Sistema de enseñanza para la técnica de agrupamiento k-means

Anilú Franco-Árcega; Víctor Ignacio Sobrevilla-Sólis; Ma. de Jesús Gutiérrez-Sánchez; Luis Heriberto García-Islas; Alberto Suárez-Navarrete; Esteban Rueda-Soriano

doi:10.29057/icbi.v9iEspecial.7384

Anilú Franco-Árcega Universidad Autónoma del Estado de Hidalgo https://orcid.org/0000-0002-9415-8313
Víctor Ignacio Sobrevilla-Sólis Universidad Autónoma del Estado de Hidalgo https://orcid.org/0000-0003-3920-3430
Ma. de Jesús Gutiérrez-Sánchez Universidad Autónoma del Estado de Hidalgo https://orcid.org/0000-0001-8480-1830
Luis Heriberto García-Islas Universidad Autónoma del Estado de Hidalgo https://orcid.org/0000-0002-1483-2428
Alberto Suárez-Navarrete Universidad Autónoma del Estado de Hidalgo https://orcid.org/0000-0002-2202-5685
Esteban Rueda-Soriano Universidad Autónoma del Estado de Hidalgo https://orcid.org/0000-0002-5430-2536

DOI: https://doi.org/10.29057/icbi.v9iEspecial.7384

Palabras clave: Agrupamiento, algoritmo k-means, sistema de enseñanza, herramienta computacional, reconocimiento de patrones

Resumen

La tarea de agrupamiento es una de las técnicas de clasificación no supervisada más empleadas en el procesamiento de datos, la cual tiene el objetivo de encontrar una partición idónea de un conjunto de datos. Uno de los algoritmos que más se ha aplicado en entornos reales y cotidianos es el conocido como algoritmo k-means. Existen diversas plataformas que permiten la aplicación de dicho algoritmo, pero el uso de estas plataformas es limitado, ya que el usuario no puede identificar los procesos que sigue el algoritmo para llegar al resultado final. Dado el uso de k-means, con el fin de conocer su funcionamiento detallado y así saber en qué casos es conveniente usarlo, es de relevancia contar con una herramienta que muestre paso a paso cada una de las operaciones que realiza para cumplir su fin. Este trabajo presenta este sistema de enseñanza, el cual es una herramienta de apoyo que permite descubrir cómo se construye la partición de un conjunto de datos y de esta forma reforzar la enseñanza del algoritmo k-means.

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