RENTOL: Un algoritmo de agrupamiento basado en K-means

Resumen. Sin lugar a duda el algoritmo K-means es el más utilizado en la comunidad de aprendizaje no supervisado. Desafortunadamente es muy sensible a la selección de los centroides iniciales. Debido a ello, se han propuesto un gran número de métodos para la selección de los centros iniciales. En este artículo se presenta un algoritmo de agrupamiento que tiene como base al algoritmo K-means, en el cual se implementa un nuevo método para la selección de centros iniciales. Para evaluar los resultados se utilizaron índices internos de validación de agrupamiento. Los resultados del algoritmo propuesto fueron comparados con los algoritmos K-means y el Algoritmo K-means++. De acuerdo a las pruebas realizadas, RENTOL mejoró los resultados de K-means y K-means++.