COMPARACIÓN DE K-MEANS, DBSCAN y HDBSCAN PARA CLASIFICAR PERSONAS USANDO CUESTIONARIO DE ESTILOS DE VIDA

Abstract

En la actualidad, las Tecnologías de la Información y la Comunicación se han erigido como uno de los principales motores que propulsan el conocimiento y la investigación, obligando al ser humano a avanzar en términos tecnológicos. En esta dirección, este trabajo pretende desarrollar grupos poblacionales de cubanos en cuanto a sus estilos de vida mediante el análisis de datos recopilados en un diagnóstico. Para esto, se presenta un estudio que utiliza una metodología basada en el análisis clúster para identificar similitudes entre los ciudadanos cubanos en cuanto a sus hábitos y estilos de vida. El objetivo específico de la investigación es comparar los resultados del agrupamiento de ciudadanos cubanos en función de sus hábitos y estilos de vida mediante laaplicación de los algoritmos de inteligencia artificial K-Means, DBSCAN y HDBSCAN.Para la realización de la investigación se aplicó elmétodo: Análisis de Componentes Principales para permitir la visualización del dataset. Además, se definieron las métricas de validación interna a aplicar. Como resultado de la investigación se obtiene que la aplicación de las métricas los resultados arrojaron que el algoritmo K-Means realiza para este conjunto de datos una mejor agrupación en cuanto a cohesión, separación y la similitud de los grupos.