Clasificación automática simbólica por medio de algoritmos genéticos
Se presenta una variante en los métodos de clasificación: un algoritmo genético para clasificación automática utilizando las herramientas del análisis simbólico de datos; esta implementación permite solventar los problemas de los métodos clásicos de clasificación: obtención de mı́nimos l...
| Autores principales: | , |
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| Formato: | Online |
| Idioma: | spa |
| Publicado: |
Universidad de Costa Rica, Centro de Investigación en Matemática Pura y Aplicada (CIMPA)
2009
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| Acceso en línea: | https://revistas.ucr.ac.cr/index.php/matematica/article/view/307 |
| Sumario: | Se presenta una variante en los métodos de clasificación: un algoritmo genético para clasificación automática utilizando las herramientas del análisis simbólico de datos; esta implementación permite solventar los problemas de los métodos clásicos de clasificación: obtención de mı́nimos locales y dependencia de los tipos de datos con los cuales trabajan: continuos. El método fue programado en MatLab©R y usa un operador interesante de codificación. Se comparan clases por su inercia intra-clases. Se usaron las siguientes medidas para datos del tipo simbólico: medida de disimilitud de Ichino-Yaguchi, medida de disimilitud de Gowda-Diday, diatancia Euclídea y distancia de Hausdorff. |
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