TY  - SER
AU  - Villagra, Andrea [y otros]
TI  - Análisis de medidas no-supervisadas de calidad en clusters obtenidos por K-means y Particle Swarm Optimization
KW  - CLUSTERS
KW  - ALGORITMOS
KW  - BASES DE DATOS
KW  - ACCESO A LA INFORMACION
KW  - K-MEANS
KW  - PARTICLE SWARM OPTIMIZATION
KW  - MEDIDAS NO SUPERVISADAS
N1  - El clustering de datos ayuda a discernir la estructura y simplifica la complejidad de cantidades masivas de datos. Es una técnica común y se utiliza en diversos campos como, aprendizaje de máquina, minería de datos, reconocimiento de patrones, análisis de imágenes y bioinformática, donde la distribución de la información puede ser de cualquier tamaño y forma. Este trabajo presenta una evaluación desde distintas perspectivas de una serie de medidas relevantes no-supervisadas de calidad como por ejemplo, cuantización del error, distancia intra- e inter-cluster, de los clusters obtenidos por el conocido algoritmo K-means, una metaheurística poblacional denominada Particle Swarm Optimization (PSO) y un algoritmo híbrido, que combina las características de los dos algoritmos anteriores, denominado PSO+Kmeans
ER  -