Evaluación del algoritmo K-Means en la asignación de centroides: desarrollo de un prototipo simulador

Autores
Srpositto, Osvaldo Mario; Bossero, Julio; Ledesma, Viviana; Matteo, Lorena; Quevedo, Sebastián
Año de publicación
2024
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
documento de conferencia
Estado
versión publicada
Descripción
El presente trabajo de investigación se centra en un estudio comparativo de la calidad del agrupamiento obtenido por el algoritmo K-Means respecto a una extensión de este mismo, conocido como K-Means++. El trabajo se basa en la resolución del problema que implica segmentar un corpus voluminoso. Aplicar este método ayuda a agrupar documentos similares en conjuntos, o clústers, para facilitar la organización y exploración eficiente de los mismos. Para poder comparar los algoritmos, se desarrolló un prototipo simulador en lenguaje C# que, configurando diferentes parámetros, genera un modelo vectorial. Este modelo se basa en matrices que representan la relación entre términos y documentos, donde cada posición de la matriz (i, j), representa el valor de la frecuencia con la que el término j aparece en el documento i. La evaluación de la comparativa entre los métodos se realizó empleado la métrica del “coeficiente de silueta” (Silhouette) y los resultados indican que ambos algoritmos tienen coeficientes positivos, lo que indica una correcta agrupación de los objetos. El método K-Means++ obtuvo un mejor coeficiente para este lote de prueba.
Red de Universidades con Carreras en Informática
Materia
Ciencias Informáticas
Agrupación
Coeficiente Silhouette
Centroides
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Repositorio
SEDICI (UNLP)
Institución
Universidad Nacional de La Plata
OAI Identificador
oai:sedici.unlp.edu.ar:10915/176252
Acceder
id SEDICI_a132ff4fad6a44c37e8246b448435b50
oai_identifier_str oai:sedici.unlp.edu.ar:10915/176252
network_acronym_str SEDICI
repository_id_str 1329
network_name_str SEDICI (UNLP)
spelling Evaluación del algoritmo K-Means en la asignación de centroides: desarrollo de un prototipo simuladorSrpositto, Osvaldo MarioBossero, JulioLedesma, VivianaMatteo, LorenaQuevedo, SebastiánCiencias InformáticasAgrupaciónCoeficiente SilhouetteCentroidesEl presente trabajo de investigación se centra en un estudio comparativo de la calidad del agrupamiento obtenido por el algoritmo K-Means respecto a una extensión de este mismo, conocido como K-Means++. El trabajo se basa en la resolución del problema que implica segmentar un corpus voluminoso. Aplicar este método ayuda a agrupar documentos similares en conjuntos, o clústers, para facilitar la organización y exploración eficiente de los mismos. Para poder comparar los algoritmos, se desarrolló un prototipo simulador en lenguaje C# que, configurando diferentes parámetros, genera un modelo vectorial. Este modelo se basa en matrices que representan la relación entre términos y documentos, donde cada posición de la matriz (i, j), representa el valor de la frecuencia con la que el término j aparece en el documento i. La evaluación de la comparativa entre los métodos se realizó empleado la métrica del “coeficiente de silueta” (Silhouette) y los resultados indican que ambos algoritmos tienen coeficientes positivos, lo que indica una correcta agrupación de los objetos. El método K-Means++ obtuvo un mejor coeficiente para este lote de prueba.Red de Universidades con Carreras en Informática2024-04info:eu-repo/semantics/conferenceObjectinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionObjeto de conferenciahttp://purl.org/coar/resource_type/c_5794info:ar-repo/semantics/documentoDeConferenciaapplication/pdf169-174http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/176252spainfo:eu-repo/semantics/altIdentifier/isbn/978-987-8352-57-2info:eu-repo/semantics/reference/url/https://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/173603info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0)reponame:SEDICI (UNLP)instname:Universidad Nacional de La Platainstacron:UNLP2025-10-22T17:28:19Zoai:sedici.unlp.edu.ar:10915/176252Institucionalhttp://sedici.unlp.edu.ar/Universidad públicaNo correspondehttp://sedici.unlp.edu.ar/oai/snrdalira@sedici.unlp.edu.arArgentinaNo correspondeNo correspondeNo correspondeopendoar:13292025-10-22 17:28:19.471SEDICI (UNLP) - Universidad Nacional de La Platafalse
dc.title.none.fl_str_mv Evaluación del algoritmo K-Means en la asignación de centroides: desarrollo de un prototipo simulador
title Evaluación del algoritmo K-Means en la asignación de centroides: desarrollo de un prototipo simulador
spellingShingle Evaluación del algoritmo K-Means en la asignación de centroides: desarrollo de un prototipo simulador
Srpositto, Osvaldo Mario
Ciencias Informáticas
Agrupación
Coeficiente Silhouette
Centroides
title_short Evaluación del algoritmo K-Means en la asignación de centroides: desarrollo de un prototipo simulador
title_full Evaluación del algoritmo K-Means en la asignación de centroides: desarrollo de un prototipo simulador
title_fullStr Evaluación del algoritmo K-Means en la asignación de centroides: desarrollo de un prototipo simulador
title_full_unstemmed Evaluación del algoritmo K-Means en la asignación de centroides: desarrollo de un prototipo simulador
title_sort Evaluación del algoritmo K-Means en la asignación de centroides: desarrollo de un prototipo simulador
dc.creator.none.fl_str_mv Srpositto, Osvaldo Mario
Bossero, Julio
Ledesma, Viviana
Matteo, Lorena
Quevedo, Sebastián
author Srpositto, Osvaldo Mario
author_facet Srpositto, Osvaldo Mario
Bossero, Julio
Ledesma, Viviana
Matteo, Lorena
Quevedo, Sebastián
author_role author
author2 Bossero, Julio
Ledesma, Viviana
Matteo, Lorena
Quevedo, Sebastián
author2_role author
author
author
author
dc.subject.none.fl_str_mv Ciencias Informáticas
Agrupación
Coeficiente Silhouette
Centroides
topic Ciencias Informáticas
Agrupación
Coeficiente Silhouette
Centroides
dc.description.none.fl_txt_mv El presente trabajo de investigación se centra en un estudio comparativo de la calidad del agrupamiento obtenido por el algoritmo K-Means respecto a una extensión de este mismo, conocido como K-Means++. El trabajo se basa en la resolución del problema que implica segmentar un corpus voluminoso. Aplicar este método ayuda a agrupar documentos similares en conjuntos, o clústers, para facilitar la organización y exploración eficiente de los mismos. Para poder comparar los algoritmos, se desarrolló un prototipo simulador en lenguaje C# que, configurando diferentes parámetros, genera un modelo vectorial. Este modelo se basa en matrices que representan la relación entre términos y documentos, donde cada posición de la matriz (i, j), representa el valor de la frecuencia con la que el término j aparece en el documento i. La evaluación de la comparativa entre los métodos se realizó empleado la métrica del “coeficiente de silueta” (Silhouette) y los resultados indican que ambos algoritmos tienen coeficientes positivos, lo que indica una correcta agrupación de los objetos. El método K-Means++ obtuvo un mejor coeficiente para este lote de prueba.
Red de Universidades con Carreras en Informática
description El presente trabajo de investigación se centra en un estudio comparativo de la calidad del agrupamiento obtenido por el algoritmo K-Means respecto a una extensión de este mismo, conocido como K-Means++. El trabajo se basa en la resolución del problema que implica segmentar un corpus voluminoso. Aplicar este método ayuda a agrupar documentos similares en conjuntos, o clústers, para facilitar la organización y exploración eficiente de los mismos. Para poder comparar los algoritmos, se desarrolló un prototipo simulador en lenguaje C# que, configurando diferentes parámetros, genera un modelo vectorial. Este modelo se basa en matrices que representan la relación entre términos y documentos, donde cada posición de la matriz (i, j), representa el valor de la frecuencia con la que el término j aparece en el documento i. La evaluación de la comparativa entre los métodos se realizó empleado la métrica del “coeficiente de silueta” (Silhouette) y los resultados indican que ambos algoritmos tienen coeficientes positivos, lo que indica una correcta agrupación de los objetos. El método K-Means++ obtuvo un mejor coeficiente para este lote de prueba.
publishDate 2024
dc.date.none.fl_str_mv 2024-04
dc.type.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/conferenceObject
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
Objeto de conferencia
http://purl.org/coar/resource_type/c_5794
info:ar-repo/semantics/documentoDeConferencia
format conferenceObject
status_str publishedVersion
dc.identifier.none.fl_str_mv http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/176252
url http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/176252
dc.language.none.fl_str_mv spa
language spa
dc.relation.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/altIdentifier/isbn/978-987-8352-57-2
info:eu-repo/semantics/reference/url/https://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/173603
dc.rights.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0)
eu_rights_str_mv openAccess
rights_invalid_str_mv http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0)
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
169-174
dc.source.none.fl_str_mv reponame:SEDICI (UNLP)
instname:Universidad Nacional de La Plata
instacron:UNLP
reponame_str SEDICI (UNLP)
collection SEDICI (UNLP)
instname_str Universidad Nacional de La Plata
instacron_str UNLP
institution UNLP
repository.name.fl_str_mv SEDICI (UNLP) - Universidad Nacional de La Plata
repository.mail.fl_str_mv alira@sedici.unlp.edu.ar
_version_ 1846783766692888576
score 12.982451

Publicaciones similares