Predictor Basado en Prototipos Difusos y Clasificación No-supervisada

Resumen

La construcción de prototipos difusos es un método que permite describir a los elementos más representativos de un clúster, a través de su tipicidad. Los prototipos, como los datos más representativos de cada clúster, pueden ser usados en un proceso de clasificación como datos de entrenamiento. Estos prototipos y los clusters pueden ser construidos mediante algoritmos de clustering difuso; los clusters representados por los prototipos poseen variables descriptivas y atributos que pueden ser asociados a nuevos datos. El siguiente trabajo propone una arquitectura que utiliza herramientas de clustering y prototipado difuso, para clasificación no-supervisada y predicción a través de la extracción de variables descriptivas. El desarrollo de un caso de estudio permitió validar el modelo de clasificación para predecir el riesgo de falla en el rendimiento académico de estudiantes, basado en su carga semestral y rendimiento académico, en la selección de cursos antes de registrarse, con un porcentaje de certeza significativo.