Estudio de algunas propiedades del método de clustering k-modes mediante remuestreo (Study of some properties of the k-modes clustering method by resampling.)
Creators: name: Araujo, Diego
name: Álvarez-Vaz, Ramón
name: De La Vega, Mauro
Publisher: name: Zenodo
Year: 2022
Subjects: clustering
resampling
categorical variables

description: Existen muchas situaciones en muy variadas disciplinas como la economı́a, el marketing, la epidemiologı́a, donde la matriz de datos de la que se dispone está formada por datos binarios (unos y ceros) que surgen de trabajar con varias variables aleatorias resultantes de un experimento con 2 resultados posibles en cada caso. Muchas veces interesa analizar la relación entre variables y formar a su vez grupos que den cuenta de esas relaciones. En este documento se presenta el estudio de la performance de un método de clustering, el kmodes de perfil modal, teniendo en cuenta la variabilidad de algunas métricas que permiten evaluar la homogeneidad de los grupos y decidir una posible solución a la cantidad de grupos. Esa variabilidad se estudió en función del arranque el método , que es aleatorio en la elección de centros, viendo de ese modo la dependencia con la solución encontrada y también en la estructura de los datos por lo cual se trabaja con muestras de aprendizaje, variando el tamaño de la misma mediante remuestreo.<br> Se trabaja con datos que surgen de un estudio en el campo de las finanzas corporativas, desarrollado durante la pandemia en Uruguay, donde se indaga acerca del IMPACTO COVID-19 EN LAS EMPRESAS URUGUAYAS en la<br> toma de decisiones sobre reducción de personal, teletrabajo, capacitación y ambiente laboral entre otras. There are many situations in very varied disciplines such as economics, marketing, epidemiology, where the available data matrix is made up of binary data (ones and zeros) that arise from working with several random variables resulting from an experiment with 2 possible outcomes in each case. Many times it is interesting to analyze the relationship between variables and in turn form groups that account for these relationships. This document presents the study of the performance of a clustering method, the modal profile kmodes, taking into account the variability of some metrics that allow evaluating the homogeneity of the groups and deciding a possible solution to the number of groups. This variability was studied based on the start of the method , which is random in the choice of centers, thus seeing the dependency with the solution found and also in the structure of the data, for which it works with learning samples, varying the its size by resampling.<br> We work with data that arise from a study in the field of corporate finance, developed during the pandemic in Uruguay, which inquires about the COVID-19 IMPACT ON URUGUAYAN COMPANIES in the decision making on staff reduction, telecommuting, training and work environment among others.
description: {"references": ["\u00c1lvarez-Vaz, R. y Massa, F. (2012). Determinaci\u00f3n de tipolog\u0131\u0301as de infecciones parasitarias intestinales, en escolares mediante, t\u00e9cnicas de clustering sobre datos binarios. Documento de Trabajo Serie DT (12 / 05) - ISSN : 1688-6453, IESTA.", "Borgatti, S. P., Everett, M. G., y Johnson, J. (2013). Analyzing Social Networks. SAGE Publications Ltd.", "Brealey, R., Myers, S., y Allen, F. (2011). Principles of Corporate Finance. McGraw-Hill / Irwin., New York.", "Graham, J. R. y Harvey, C. R. (2001). The theory and practice of corporate finance: Evidence from the field. Journal of Financial Economics, 60(2):187\u2013243.", "Huang, Z. (1997). A fast clustering algorithm to cluster very large categorical data sets in data mining. in kdd: Techniques and applications. Technical report.", "Kolaczyk, E. y Cs\u00e1rdi, G. (2014). Statistical analysis of network data with R. Springer, New York.", "R Core Team (2017). R: A Language and Environment for Statistical Computing. R Foundation for Statistical Computing, Vienna, Austria.", "Tsekouras, G., Papageorgiou, D., Kotsiantis, S., Kalloniatis, C., y Pintelas, P. (2005). Fuzzy clustering of categorical attributes and its use in analyzing cultural data. World Academy of Science, Engineering and Technology, 1:87\u201391.", "Weihs, C., Ligges, U., Luebke, K., y Raabe, N. (2005). Klar analyzing german business cycles. En Baier, D., Decker, R., y Schmidt-Thieme, L., editores, Data Analysis and Decision Support, pp. 335\u2013343, Berlin. Springer-Verlag.", "Martin Maechler and Peter Rousseeuw and Anja Struyf and Mia Hubert and Kurt Hornik cluster: Cluster Analysis Basics and Extensions"]}