Resumen del proyecto

Dividir conjuntos de datos en subconjuntos homogéneos es una tarea común en el análisis de datos, que suele abordarse mediante técnicas de agrupamiento que buscan maximizar las diferencias entre grupos. Sin embargo, en aplicaciones donde las comparaciones justas son esenciales —como la asignación de estudiantes a grupos con niveles de habilidad similares o la distribución equitativa de tareas entre máquinas— se requiere una estrategia diferente: formar subconjuntos lo más similares posible entre sí. Este trabajo aborda el problema de dividir un conjunto de datos en subconjuntos homogéneos de igual tamaño, de modo que cada elemento de uno tenga una contraparte similar en el otro. A diferencia de los métodos de agrupamiento tradicionales, se busca garantizar una correspondencia explícita entre los elementos de los subconjuntos, lo que permite comparaciones más justas.

Equipo del proyecto

D.Sc. Benjamín Barán D.Sc. Margarita Ruiz Dr. Diego Ihara