Prototipo de un modelo clasificador para la toma de decisiones a partir de la percepción actual de la seguridad en Bogotá - Velandia Rodríguez, Raúl Andrés; Guataquira, Andrés; Prada, Jehison (Tecnología Investigación y Academia, 2018)
Este artículo describe la metodología y los resultados obtenidos al analizar un conjunto de datos recolectados con el objetivo de determinar las posibles causas de mayor relevancia en los actos delictivos de Bogotá; se busca clasificar la información pertinente para obtener información adicional, necesaria en algunos planes sociales, dando ventaja a la hora de incorporar medidas preventivas contra robos o cualquier situación de delincuencia en cada una de las localidades de la ciudad. Como herramienta principal se incorpora la minería de datos, que permite obtener patrones por medio de la clasificación de información relacionada con la criminalidad; se toma como base el modelo de clustering y el algoritmo k-means para realizar minería de datos, posteriormente se evalúan factores o patrones que a simple vista no son perceptibles para identificar las causas de este tipo de actos delictivos. Finalmente, se analizan datos concluyentes del proceso de clustering y se presentan algunas soluciones para el problema de la delincuencia en Bogotá.