CLASIFICACIÓN NO SUPERVISADA CON DATOS MIXTOS

Córdoba

Congreso; XXXIII Encuentro Nacional de Docentes de Investigación Operativa - XXXI Escuela de Perfeccionamiento en Investigación Operativa ? RED-M IX VIRTUAL 2020; 2020

FACULTAD DE CIENCIAS ECONOMICAS UNC

La clasificación de datos en grupos homogéneos representa una tarea quepermite describir grupos con características particulares. El método particionantes k?medias sólo se aplica con datos numéricos, Huang (1997) propone el algoritmo k-modaspara variables categóricas, también presenta el algoritmo k?prototipos que incluye tantoa variables numéricas como categóricas. Teniendo en cuenta las particularidades deestos algoritmos, se muestran distintas estrategias para determinar perfiles deestudiantes de un curso de estadística de la Facultad de Ciencias Económicas de laUniversidad Nacional de Córdoba. Se comparan las estrategias de agrupamientoutilizando los índices de validación externa Rand y ARI, seleccionando el algoritmo k?prototipos, a partir del cual se determinaron perfiles de estudiantes de las cohortes 2015-2019