Resumen

Los datos de alta dimensionalidad plantean un desafío para los algoritmos de agrupamiento tradicionales, ya que las medidas de similitud convencionales utilizadas por estos no son significativas cuando se aplican sobre el espacio completo de datos, por lo que afectan la calidad de los grupos. Ante esto, los algoritmos de agrupamiento de subespacios han sido propuestos como alternativa para encontrar todos los grupos en todos los espacios del conjunto de datos (¹).

Al detectar grupos en espacios de menor dimensionalidad, cada grupo detectado puede pertenecer a diferentes subespacios del conjunto de datos original (²). Consecuentemente, atributos que el usuario considere de interés pueden ser excluidos en algunos o todos los grupos, perdiendo información importante y reduciendo el valor del resultado para los analistas.

En este proyecto, se propone un nuevo método que combina el algoritmo SUBCLU (³) y el algoritmo de agrupamiento por restricciones (⁴), el cual permite al usuario identificar variables como atributos de interés con base en conocimiento previo del dominio, esto con el objeto de dirigir la detección de grupos hacia espacios que incluyan estos atributos y, por ende, generar grupos más significativos.

Palabras clave: Minería de datos; subespacios; SUBCLU; algoritmo de agrupamiento; agrupamiento por restricciones