El síndrome de ovario poliquístico (SOP) y el carcinoma de endometrio (CE) son condiciones ginecológicas que han atraído una atención significativa debido a la mayor prevalencia de CE en pacientes con SOP. Incluso con esta asociación comprobada, se sabe poco sobre las complejas vías moleculares que conectan el SOP con un mayor riesgo de CE. Para abordar esto, nuestro estudio presenta dos innovaciones principales. Para proporcionar una base sólida para nuestro análisis, primero creamos un conjunto de datos de genes vinculados a CE y SOP. En segundo lugar, comenzamos construyendo conjuntos de tamaño fijo, y luego refinamos la configuración de un solo algoritmo de agrupamiento dentro del conjunto en cada paso del proceso de optimización de hiperparámetros. Esta optimización evalúa el rendimiento potencial del conjunto en su conjunto, teniendo en cuenta las interacciones entre cada algoritmo. Todos los modelos en el conjunto se optimizan individualmente con el método de optimización de hiperparámetros adecuado, lo que nos permite adaptar la estrategia a las necesidades del modelo. Nuestro enfoque tiene como objetivo mejorar el rendimiento del conjunto, mejorando significativamente la precisión y la robustez de los resultados de agrupamiento. A través de este enfoque, buscamos mejorar nuestra comprensión de SOP y CE, lo que potencialmente podría llevar a avances en el diagnóstico y tratamiento.