El proceso de comparación de resultados de algoritmos de Clasificaciòn no supervisada (CNS) se realiza de muy diversas maneras por parte de los investigadores, y no existe una única metodología mundialmente aceptada para ello. Aunque se han propuesto herramientas que auxilian en esta tarea, sus prestaciones aún son insuficientes para la determinación de la existencia de diferencias, significativas o no, en el desempeño de los diversos algoritmos. Por otra parte, en numerosas ocasiones los especialistas necesitan conocer el número adecuado de grupos de un conjunto en particular, tarea ésta que tampoco ha sido resuelta del todo por las herramientas desarrolladas. Por tal motivo en este trabajo se propone una herramienta informática que integra varios algoritmos de CNS del estado del arte, permitiendo la comparación de los algoritmos y la validación de los resultados.

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Con 26 años de edad José Felix Cabrera Venegas es Máster en Informática Aplicada y se desempeña como profesor de Programación en la carrera Ingeniería Informática de la Universidad de Ciego de Ávila en Cuba. Su labor investigativa abarca la clasificación no supervisada y otras áreas de la inteligencia artificial y el reconocimiento de patrones.