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Visualización Interactiva para Modelos de Clústeres
Indexado
Scopus SCOPUS_ID:85043572623
SciELO S0718-33052018000100130
DOI
Año 2018
Tipo artículo de investigación

Citas Totales

Autores Afiliación Chile

Instituciones Chile

% Participación
Internacional

Autores
Afiliación Extranjera

Instituciones
Extranjeras


Abstract



RESUMEN Este artículo presenta el diseño e implementación de un nuevo esquema de visualización interactiva para modelos de clústeres denominado VIMC, en el contexto de un proceso de minería de datos. La visualización de un modelo de clústeres se torna compleja cuando el conjunto de datos es de alto volumen, densidad y dimensionalidad. El diseño del esquema VIMC se basa en cuatro características: visualización interactiva, combinación de modelos, artefactos gráficos ad-hoc, y uso de métricas. El objetivo de este esquema es contribuir al análisis y comprensión de un modelo de clústeres. Las métricas consideradas en este esquema propuesto, permiten comparar componentes de distintos clústeres, lo que a su vez ayuda a entender cómo se componen los grupos. A través de la implementación de un entorno visual web que reúne las características definidas en VIMC, y una evaluación en línea de 23 usuarios, donde se logran resultados positivos sobre la utilidad de este nuevo esquema de visualización.

Disciplinas de Investigación



WOS
Engineering, Multidisciplinary
Scopus
Engineering (All)
SciELO
Engineering

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Publicaciones WoS (Ediciones: ISSHP, ISTP, AHCI, SSCI, SCI), Scopus, SciELO Chile.

Colaboración Institucional



Muestra la distribución de colaboración, tanto nacional como extranjera, generada en esta publicación.


Autores - Afiliación



Ord. Autor Género Institución - País
Castillo Rojas, Wilson Hombre Universidad de Atacama - Chile
Vega-Damke, Juan Hombre Universidad Arturo Prat - Chile
2 Vega-Damke, Juan Hombre Universidad Arturo Prat - Chile

Muestra la afiliación y género (detectado) para los co-autores de la publicación.

Financiamiento



Fuente
DB-Index

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Agradecimientos



Agradecimiento
Métricas: los resultados de los procesos de clustering se comparan a través de criterios de evaluación internos, los cuales consideran las distancias: intra-clúster e inter-clúster. Esto permite comparar cuantitativamente instancias de distintos clústeres, y medir el nivel de homogeneidad de los clústeres. Con esto, se puede lograr conocer la conformación de los grupos generados por el proceso. Desde el estudio realizado sobre métricas para modelos de clústeres, se han seleccionado tres medidas: suma del error cuadrático medio (SSE), índice de Davies-Bouldin (DB-Index), y la distancia euclidiana. Las dos primeras, se implementan para medir el nivel de compacidad o dispersión de los clústeres, y la tercera se utiliza para la generación de los clústeres

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