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La mineria de datos distribuida esta contemplada en el campo de la investigacion e implica la aplicacion del proceso de extraccion de conocimiento sobre grandes volumenes de informacion almacenados en bases de datos distribuidas. Las organizaciones modernas requieren de herramientas que realicen tareas de prediccion, pronosticos, clasificacion entre otros y en linea, sobre sus bases de datos que se ubican en diferentes nodos interconectados a traves de internet, de manera que les permita mejorar la calidad de sus servicios. El Clustering es una de las principales tecnicas de modelado de la mineria de datos la cual consiste en dividir la informacion en grupos diferentes, internamente los miembros de cada grupo son muy similares unos de otros y disimiles respecto a los miembos de los otros grupos. Los grupos o clusters resultantes permiten predecir patrones de comportamiento que pueden aportar en la toma de decisiones de las organizaciones. Es en este contexto que el presente trabajo elabora una propuesta de un prototipo de aplicacion de mineria de datos distribuida basado en la tecnica k-means en la predictibilidad del proceso petitorio de una organizacion publica.

Minerٕía de datos distribuida usando clustering k-means en la predictibilidad del proceso petitorio en una organización pública