Laura Ochoa, Leticia Marisol2017-01-162017-01-162017-01-16https://repositorio.ucsm.edu.pe/handle/20.500.12920/6021En 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.spainfo:eu-repo/semantics/openAccessMinería de DatosSegmentación AcadémicaClusteringinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesis