Clustering espacial aplicado a la información delictiva de la CDMX

Ponente(s): Ricardo Cruz Sánchez

El presente trabajo pretende introducir la metodología general del clustering espacial basado en densidades, abordando particularmente el algoritmo DBSCAN (density based spatial clustering of applications with noise). Además, se ejemplifica la implementación de este algoritmo en los datos referentes a la delincuencia en la Ciudad de México con el propósito de identificar el comportamiento de este fenómeno de interés social.