Adaptación y Uso de Minería de Datos Espaciales y no Espaciales

El objetivo de esta tesis fue la adaptación, implementación y utilización de algoritmos de minería de datos espaciales y no espaciales. La minería de datos espaciales se centró en el agrupamiento de objetos geométricos mediante la implementación del algoritmo PAM (Partitioning Around Medoid). Este algoritmo crea agrupaciones (clusters) de objetos en base a nociones de similaridad en los datos (por ejemplo, distancia euclidiana). La minería de datos no espaciales (datos temáticos) se realizó a través de la utilización del sistema SUBDUE (desarrollado en la Universidad de Texas en Arlington), el cual busca subestructuras representativas en los datos. Su modelo de evaluación es el principio de descripción mínima del grafo (minimum description length). La interpretación de estas subestructuras permite analizar, evaluar y generar conocimiento a partir de datos estructurados. Se definió como contexto de prueba una base de datos del volcán Popocatépetl. Palabras claves: SIG, minería de datos, datos espaciales, datos temáticos, Open Gis.