Resumen de A new method for the characterization of clusters

Osvaldo Skliar, Guillermo Oviedo Velásquez, Ricardo E. Monge

• español

  Se presenta un nuevo método —basado en la simulación de un proceso semejante al de la difusión— para la caracterización de “clusters”. Se introduce un “parámetro de resolución —R—” tal que al asignársele sucesivos valores de una secuencia creciente de ellos se permite detectar:

  (a) un único cluster que es visualizado como un objeto sin estructura interna;

  (b) un conjunto de n subclusters de primer orden —si existen— constitutivos del cluster al que se hizo referencia en (a);

  (c) n conjuntos de subclusters de segundo orden —los que integran cada uno de los subclusters de primer orden a los que se hizo referencia en (b)—, y así sucesivamente.

  La característica de convexidad no es requerida ni para el cluster mencionado en (a) ni para los subclusters de los diversos ´ordenes. Si bien en este trabajo el método presentado es aplicado a objetos bidimensionales, es factible, en principio, generalizarlo para el caso n-dimensional.

   

• English

  This new method for characterizing clusters is based on the simulation of a diffusionlike process. A resolution-parameter—R—is introduced such that when assigned successive values from an increasing sequence, it is possible to detect the following:(a) a unique cluster which can be visualized as an object with no internal structure;

  (b) a set of n first-order subclusters—given they exist—which are constituents of the cluster mentioned in (a);

  (c) n sets of second-order subclusters—each of which are constituents of one of the first-order subclusters mentioned in (b)—and so on, successively.

  Convexity is not required either for the cluster mentioned in (a) or for the subclusters of different orders. Although in this paper the method presented is applied to bidimensional objects, it may be generalized for the n-dimensional case.