Número #1 Completo

Presentación     Los artículos que forman parte de este número reflexionan desde distintos saberes con la intención de comprender las prácticas culturales en relación con  la realidad, “la vida social” que producen los sujetos, penetrando en territorios prohibidos, cuestionando, problematizando las formas de ser, saber, hacer, conocer y poder. De hecho, en este número se analizan desde diferentes sistemas de interpretación, técnicas y métodos expresiones sobre las formas de vida desde los sujetos y las reflejadas en los medios sobre ellos siempre comprendiendo que la cultura es un campo conflictivo de significación en el que no se pueden separar las cuestiones culturales de las cuestiones de poder. Encontraremos entonces conceptos que desde el derecho, el patrimonio, la hermenéutica, la epistemología, la sociología de la educación, la antropología, la comunicación masiva y  el análisis del discurso tienen la intención de reflexionar, discutir y desmontar los dispositivos simbólicos e institucionales sobre los procesos y las prácticas culturales en contextos históricos determinados. Por eso,  cuando leamos este número podremos configurar una red de relaciones sobre el establecimiento de ciertas creencias y el ejercicio de determinados hábitos  que conforman la trama social que contribuye al proceso de regimentación de verdad y poder.     Lucas Ban

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An Alternative to Center-based Clustering Algorithm via Statistical Learning Analysis

This paper presents an alternative for center-based clustering algorithms, in particular the k-means algorithm, via statistical learning analysis. The essence of statistical learning principle, i.e., both the empirical risk and structural assessment, is taken into particular consideration for the clustering algorithm so as to derive and develop the relevant minimization mathematical criterion with automatic parameter learning and model selection in parallel. The proposed algorithm roughly decides on the number of clusters, by earning activation for the winners and assigning penalty for the rivals, so that the most competitive center wins for possible prediction and the extra ones are driven far away when starting the algorithm from a too large number of clusters without any prior knowledge. Simulation experiments prove the feasibility of the algorithm and show good performances of the double learning tasks during clustering.Anglai

2002: el segundo aNo. Canarias contra el cancer

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