Descripción
En México, la desigualdad social y las brechas educativas siguen siendo problemas críticos que afectan a millones de personas, especialmente en regiones vulnerables. Este trabajo explora si los algoritmos de clasificación basados en grafos ofrecen una alternativa viable para identificar estados prioritarios para la asignación de programas de bienestar social. Se construyó un grafo ponderado para representar las correlaciones entre los indicadores históricos de pobreza por ingresos y las brechas educativas. Posteriormente, se aplicó el algoritmo de Árbol de Expansión Mínimo (MST) como método de agrupamiento estructural. El modelo identificó con éxito nodos altamente conectados dentro del grafo, interpretados como estados estructuralmente centrales con alta necesidad social. Los resultados numéricos demostraron la capacidad del MST para revelar agrupaciones socialmente coherentes.
| Institución | Universidad Anáhuac México |
|---|