Este documento resume una práctica de laboratorio sobre el tema de agrupamiento o clustering. Los estudiantes desarrollaron un programa en Java que asigna puntos con coordenadas aleatorias a centroides también con coordenadas aleatorias. Pasaron por varios intentos antes de lograr que el programa reacomodara correctamente las instancias a los centroides. Finalmente, mejoraron el programa para agregar más puntos y centroides de manera aleatoria pero ordenada. A través de este proyecto, los estudiantes aprendieron más sobre cómo funciona el clustering y

1. Laboratorio de Sistemas Adaptativos
Martes – M4.M5
Angel Rodolfo Reyna Acevedo 1459652
Lucía Guadalupe Moyeda Cornejo 1145154
Adrian Vega Magaña 1497896
Lucero Itzel Ramos García 1491994

2.  En esta practica de laboratorio tuvimos que elegir
uno de los temas vistos en parte de la Unidad 2 y
3 de Sistemas Adaptativos, y decidimos escoger
el tema de Clustering o Agrupamiento.
 El agrupamiento o clustering consiste en
acomodar elementos en grupos.
Los elementos en el mismo grupo deben ser
más similares entre ellos y menos similares con
respecto a otros grupos.

3.  El objetivo de esta practica era el de entender
un poco mas el tema de clustering y ver como
funciona mas a fondo.
 Así como también desarrollar mas
habilidades en cuanto al desarrollo de
software en Java.

4.  El motivo por el cual decidimos desarrollar el
tema de clustering fue porque nos interesa el
análisis de los grupos de individuos u objetos
con similitudes entre si , o hasta cierto punto
iguales.
 Y también como esta representación de
grupos por medio de puntos, simula
cualquier tipo de población.

5.  A su vez nos interesan sus aplicaciones,
como lo es en el marketing, en el
ordenamiento de libros, e incluso como
puede aplicarse a la ubicación de cosas a
construirse en una ciudad

6. En el primer avance del programa, tuvimos
una idea muy diferente al programa final.
Empezamos con un programa que creaba cien
puntos con coordenadas aleatorias y un
numero aleatorio de centroides con
coordenadas aleatorias.
A partir de ahí empezamos a tener
dificultades con el código, por querer
apresurarnos. Le pedimos opiniones del avance
e indicaciones de lo que debíamos hacer a la
Dra. Sara Elena.

7.  A partir de allí, empezamos a modificarlo, así
como enfocarnos mas en que el código
lograra el reacomodo de las instancias
primero, con puntos y centroides estáticos.
 Hasta hace unos días, seguíamos con errores
de código hasta que decidimos, tomar
diferentes caminos en el desarrollo del
programa, así empezando desde cero con un
solo centroide y pocos puntos, para poder
lograr el análisis y agrupación en forma
correcta.

8.  Desde allí fuimos mejorando el programa,
para que fueran aleatorios y después de allí,
agregar mas puntos, y mas centroides.
 Como lo indico la Dra., no hicimos los puntos
totalmente aleatorios, tienen un cierto patrón
para verse de forma mas ordenada.

12.  En conclusión, el desarrollo de este sistema,
nos hizo entender un poco mas el clustering,
y la manera en que los diferentes grupos se
analizan hasta llegar a un nivel de error de
reacomodo de centroides mínimo.