Visualización Interactiva para Modelos de Clústeres

• Wilson Castillo Rojas ^[1] ; Juan Vega Damke ^[2]
  1. [1] Universidad de Atacama

     Universidad de Atacama

     Copiapo, Chile

     
  2. [2] Universidad Arturo Prat

     Universidad Arturo Prat

     Iquique, Chile

     
• Localización: Ingeniare: Revista Chilena de Ingeniería, ISSN-e 0718-3305, ISSN 0718-3291, Vol. 26, Nº. 1, 2018, págs. 130-141
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Interactive Visualization for Clustering Models
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• Resumen
  • español

    Este artículo presenta el diseño e implementación de un nuevo esquema de visualización interactiva para modelos de clústeres denominado VIMC, en el contexto de un proceso de minería de datos. La visualización de un modelo de clústeres se torna compleja cuando el conjunto de datos es de alto volumen, densidad y dimensionalidad. El diseño del esquema VIMC se basa en cuatro características: visualización interactiva, combinación de modelos, artefactos gráficos ad-hoc, y uso de métricas. El objetivo de este esquema es contribuir al análisis y comprensión de un modelo de clústeres. Las métricas consideradas en este esquema propuesto, permiten comparar componentes de distintos clústeres, lo que a su vez ayuda a entender cómo se componen los grupos. A través de la implementación de un entorno visual web que reúne las características definidas en VIMC, y una evaluación en línea de 23 usuarios, donde se logran resultados positivos sobre la utilidad de este nuevo esquema de visualización.

  • English

    This paper presents the design and implementation of a new interactive visualization scheme for clustering models called VIMC, in the context of a data-mining process. The visualization models cluster becomes complex when the dataset is high volume, density and dimensionality. The design of VIMC scheme is based on four characteristics: interactive visualization, combination of models, ad-hoc graphics artifacts, and use metrics. The objective of this scheme is to contribute to the analysis and understanding of a clustering model. Metrics considered in this proposed scheme, allow comparison components of different clusters, which in turn helps to understand how groups are composed. Through the implementation of a web visual environment that meets the characteristics defined in VIMC, and an online assessment of 23 users, where positive results on the usefulness of this new visualization scheme are achieved.