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Revista Científica General José María Córdova

versión impresa ISSN 1900-6586versión On-line ISSN 2500-7645

Resumen

FONTALVO HERRERA, Tomás José; VEGA HERNANDEZ, María Alejandra  y  MEJIA ZAMBRANO, Fabio. Método de clustering e inteligencia artificial para clasificar y proyectar delitos violentos en Colombia. Rev. Cient. Gen. José María Córdova [online]. 2023, vol.21, n.42, pp.550-572.  Epub 01-Abr-2023. ISSN 1900-6586.  https://doi.org/10.21830/19006586.1117.

El objetivo de esta investigación es proponer clústeres de delitos violentos en Colombia por departamentos junto con una estructura de redes neuronales para su clasificación y pronóstico. Para ello, se parte del análisis del método de clusterings la inteligencia artificial y la definición de delitos violentos. Con un método explicativo cuantitativo, se partió de los datos generados por la Policía Nacional sobre delitos entre 2018 y 2022. Como resultado, se establecieron cuatro clústeres de delitos y factores de violencia que caracterizan grupos de departamentos, lo que permitió identificar regiones con mayor y menor impacto de actos delictivos. Luego se planteó una red neuronal de doble capa que alcanzó una capacidad de clasificación y predicción de 97,7 % para los delitos según su tipo e impacto, lo cual espera servir como herramienta para la prevención de delitos.

Palabras clave : análisis de clúster; delitos violentos; inteligencia artificial; modelo de simulación; redes neuronales; violencia.

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