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Revista Latinoamericana de Desarrollo Económico
versión On-line ISSN 2074-4706
Resumen
GONZALES ARGOTE, Heynz Roberth y TICONA GONZALES, Ulises Amaru. Clustering, mediterraneidad y comercio internacional: aplicación empírica de los algoritmos Partitioning Around Medoids y K-means. rlde [online]. 2019, n.32, pp.95-129. ISSN 2074-4706.
El tema de la mediterraneidad ha generado bastante interés en el debate geopolítico, siendo Bolivia uno de los actores principales. Este hecho, junto con las nuevas herramientas de análisis de datos, como la inteligencia artificial y la minería de datos, motivan el presente estudio, el cual es pionero dentro de la literatura en el marco del análisis de países sin salida marítima mediante algoritmos no supervisados de minería de datos. En este sentido, se estudia y aplica la teoría de formación de clusters a través de los algoritmos K-means y PAM (Partitioning Around Medoids) con información de indicadores de comercio internacional de 188 países de un periodo de diez años, con el propósito de detectar si la condición de mediterraneidad es un factor limitante en la dinámica comercial de los países. Los resultados muestran que un subconjunto reducido de los países mediterráneos, entre ellos Bolivia, habrían aliviado, durante la última década, las restricciones que la mediterraneidad implica en los costos y tiempos de exportación e importación.
Palabras clave : Cluster; mediterraneidad; litoral; comercio internacional; minería de datos.