Resumen

La heterogeneidad de los sistemas de producción lechera de pequeños productores complica la provisión de servicios, el intercambio de información y la difusión de nuevas tecnologías, especialmente aquellas necesarias para maximizar la productividad y rentabilidad. Con el fin de obtener grupos homogéneos en los cuales se puedan realizar intervenciones, es necesario definir grupos de agricultores que realicen actividades de manejo similares. Este documento explora la robustez de la definición de grupos de producción utilizando varios algoritmos de aprendizaje no supervisado para evaluar el mejor enfoque para definir grupos. Se recopilaron datos de 8179 pequeñas explotaciones lecheras en Etiopía y Tanzania. De un total de 500 variables, la selección de las 35 variables utilizadas en la definición de los grupos de producción y la pertenencia de los hogares a estos grupos se determinó mediante Análisis de Componentes Principales y conocimientos de expertos en el tema. Se compararon tres algoritmos de agrupamiento, K-medias, difuso y Mapas Auto-organizados (SOM), en

• Materias:Antibióticos Extracción de Aceite Enfermedad inflamatoria Compuestos Bioactivos Propiedades morfológicas
• Subjects:Antibiotics Oil Extraction Inflammatory Disease Bioactive Compounds Morphological Properties
• Palabras claves:Sistemas de producción láctea; Agrupaciones; Algoritmos; Granjas de pequeños productores; Precisión de predicción; Etiopía y Tanzania
• Keywords:Dairy production systems; Clusters; Algorithms; Smallholder farms; Prediction accuracy; Ethiopia and Tanzania