Aplicación del algoritmo k-means como técnica de minería de datos para determinar el nivel de autoestima en los alumnos universitarios mediante la escala de Rosenberg

  • Felipe de Jesús Núñez Cárdenas Universidad Autónoma del Estado de Hidalgo
  • Juan Fernando Hernández Reyes Universidad Autónoma del Estado de Hidalgo
  • Ana María Felipe Redondo Universidad Tecnológica de la Huasteca Hidalguense
  • Víctor Tomás Tomás Mariano Universidad Autónoma del Estado de Hidalgo
Palabras clave: Técnicas de Minería de datos, Algoritmo K-Means, Escala de Autoestima de Rosenberg

Resumen

En el presente trabajo se realiza una tipificación aplicando técnicas de minería de datos sobre el tema de la autoestima en alumnos universitarios de la carrera de Ciencias Computacionales, como herramienta de evaluación se aplico la escala de Rosenberg, así también mediante el algoritmo K-Means se realizo la agrupación de los datos y como resultado se busca obtener tres clusters, ya que la herramienta de evaluación diagnostica tres tipos de autoestima.

 

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Publicado
2019-07-05
Cómo citar
Núñez Cárdenas, F. de J., Hernández Reyes, J. F., Felipe Redondo, A. M., & Tomás Mariano, V. T. (2019). Aplicación del algoritmo k-means como técnica de minería de datos para determinar el nivel de autoestima en los alumnos universitarios mediante la escala de Rosenberg. Ciencia Huasteca Boletín Científico De La Escuela Superior De Huejutla, 7(14), 9-17. https://doi.org/10.29057/esh.v7i14.4428

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