Examinando por Autor "Laura Ochoa, Leticia Marisol"
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Ítem Acceso Abierto Estudio comparativo de Técnicas de supervisadas de Minería de Datos para Segmentación de Alumnos(Universidad Católica de Santa María, 2017-01-16) Laura Ochoa, Leticia MarisolEn este trabajo se realiza un estudio comparativo de técnicas no supervisadas de minería de datos para la segmentación de alumnos utilizando algoritmos de K-means y PAM dentro del clustering particional y métodos de ward, single, complete, average, mcquitty, median y centroid del clustering jerárquico aglomerativo, luego se elige el algoritmo de minería de datos con la que se obtiene mejor calidad de agrupamiento utilizando medidas internas como las distancias intra-cluster e inter-cluster, y el coeficiente de silueta, obteniendo mejores resultados con la técnica de clustering particional K-means para la segmentación académica en tres grupos que puede ser utilizado para reforzar el aprendizaje de los alumnos en los niveles básico, intermedio y avanzado.