Actas de congresos
Clustering hard K-Means y Fuzzy C-Means según tamaño y financiamiento de las universidades nacionales
Autor
Artola, María Antonia
Morettini, Mariano
Blanco, Germán
Resumen
El presente trabajo propone aplicar técnicas alternativas de agrupamiento o clustering para caracterizar las universidades nacionales según su tamaño y participación en la distribución de recursos presupuestarios nacionales. En particular, se utiliza el método tradicional "K-Medias" K-Means) y se compara y enriquece con los resultados aportados por una técnica de agrupamiento borroso denominada "Fuzzy C-Means". Esta última permite que cada institución pueda formar parte de cada agrupamiento en un grado de pertenencia parcial, en lugar de seguir la lógica booleana de simplemente pertenecer o no pertenecer. Creemos que ambas se complementan satisfactoriamente y permiten extraer conclusiones más interesantes. Fil: Artola, María Antonia. Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Ciencias Económicas y Sociales; Argentina. Fil: Morettini, Mariano. Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Ciencias Económicas y Sociales; Argentina. Fil: Blanco, Germán. Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Ciencias Económicas y Sociales; Argentina.