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DISTRIBUCIÓN DE ESTUDIANTES CON DISCAPACIDAD POR REGIÓN

Autor: Aldo Omar Morales Carlos
Curso: Tópicos Especiales en Ingeniería de Sistemas I

Datasets
El dataset que se utilizará se ha tomado desde la plataforma del Ministerio de Educación:
Número de estudiantes con discapacidad auditiva, intelectual, visual, motora, TEA, sordoceguera y otras. Incluye EBE y EBR.
Fuente: CENSO ESCOLAR 2015.

Algoritmo no supervisado K-MEANS
Haciendo uso del algoritmo no supervisado K-means vamos agrupar algunos puntos de datos (clustering), donde el objetivo es agrupar observaciones con valores de atributos similares al medir la distancia euclidiana entre puntos.
Para nuestro caso el número de clusters lo definimos en 2.
0: Estudiantes que no tienen discapacidad
1: Estudiantes que si tienen discapacidad

Identificación de variables más importantes
variables más representativas, como se observa en el resultado son:

• Intelectual

• Auditiva

• Motora

• TEA

Resultado al ejecutar el algoritmo obtenemos:

• Según la variable “Intelectual” en el cluster 0 se encuentran los estudiantes que no tienen discapacidad.

• Según la variable “Auditiva” en el cluster 0 se encuentran los estudiantes que no tienen discapacidad.

• Según la variable “Visual” en el cluster 0 se encuentran los estudiantes que no tienen discapacidad.

El 77% del total de instancias representan a estudiantes que no tienen discapacidad y el 23% de estudiantes sí que tienen discapacidad.