Resumen de Una clasificación socioeconómica de las regiones europeas mediante mapas de Kohonen
Esteban Alfaro Cortés, Matías Gámez Martínez, Noelia García Rubio
El objetivo de esta investigación consiste en la aplicación de modelos neuronales al estudio de las características socioeconómicas de las regiones europeas. Los modelos neuronales de Kohonen, también conocidos como Mapas de Rasgos Autoorganizados o SOFM1, constituyen un tipo de redes neuronales cuya principal característica es el uso de aprendizaje no supervisado para tareas de agrupación. La utilización de estos modelos se considera especialmente adecuada cuando se trata de reconocer clusters, a priori desconocidos, dentro de un conjunto de datos, es decir, en aquellos casos en los que no se dispone de una variable de salida objetivo susceptible de ser utilizada durante el proceso de entrenamiento de la red. Después de mostrar el mecanismo básico de operación del algoritmo de entrenamiento de los Mapas de Kohonen, éste será aplicado al análisis socioeconómico de las regiones europeas para agruparlas de acuerdo a patrones de comportamiento distintivos. Los datos utilizados en esta aplicación se han obtenido de Regio, el banco de datos regional de Eurostat. De esta fuente se ha seleccionado un conjunto de indicadores que, de alguna forma, describen la situación económica y social de las regiones de la Unión Europea, consideradas al nivel de NUTS 2.
