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
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