En esta investigación se trata un problema de Minería de Datos, utilizando técnicas de aprendizaje supervisado y no supervisado. Se estudió un conjunto de datos reales de las elecciones presidenciales del 28 de abril de 2009, correspondientes a la zona No. 3 (provincias de Cotopaxi, Chimborazo, Tungurahua y Pastaza). El problema se dividió en dos partes. La primera, fue la selección de las Juntas Receptoras del Voto más representativas y la segunda, el análisis de distribución del voto. Los algoritmos de aprendizaje supervisado que se utilizaron fueron DesicionStrump, j48, LMT y perceptrón multicapa. Los algoritmos de aprendizaje no supervisado fueron EM (Expectation Maximization) y K-Medias. Las herramientas utilizadas fueron Crementine y Weka, un programa de código abierto, que proporciona una gran variedad de algoritmos de aprendizaje muy útiles en la Minería de Datos. Durante el proceso se crearon los programas: Preprocesamiento.java, Resultado.java, PorMesa.java, PorMesaGana.java y Distancias.java.

Author Name: Roberto Camana-Fiallos

URL: View PDF

Keywords: Preprocesamiento.java, Resultado.java, PorMesa.java, PorMesaGana.java y Distancias.java

ISSN: 1390-9592

EISSN: 1390-681X

EOI/DOI:

Add Citation Views: 1

---