Nuevas técnicas de particionamiento en clasificación automática

Abstract

In this article there are exposed some new thechniques for hte search of global optima inthe partitioning problem in Cluster Analysis. With these thechniques the results are sensibly improved with respect to the traditional methods. The methods developed here are well known in Combinatorial Optimization: i)simulated annealing; ii) tabu search, iii)genetic algorithms. We use these three approaches in the partitioning problem for clustering, following a search xhee similar to that of Regnier's algorithm of transfers.Keywords: Clustering, stochastic optimization, combinatorial optimization, heuristics.

En este artículo se exponen algunas técnicas novedosas para la búsqueda de óptimos globales en el problema de la Clasificación Automática por medio de particiones con las cuales se mejoran sensiblemente los resultados obtenidos con los métodos tradicionales. Los métodos aquí desarrollados son bien conocidos en el campo de la Optimización Combinatoria: i)el sobrecalentamiento simulado, ii)la búsqueda tabú; iii) los algoritmos genéticos,Se utilizan estos tres enfoques aplkicacos al problema del particionamiento de objetos en Clasificación Automática, siguiendo un esquema de búsqueda análogo al planteado en el tradicional algoritmo de transferencias de Régnier.Palabras clave: Clasificación, optimización estocástica, optimización combinatoria, heurística.