Clasificación automática simbólica por medio de algoritmos genéticos

dc.creatorFernández-Jiménez, Fabio
dc.creatorMurillo-Fernández, Alex
dc.date2009-08-01
dc.date.accessioned2023-08-03T16:18:19Z
dc.date.available2023-08-03T16:18:19Z
dc.identifierhttps://revistas.ucr.ac.cr/index.php/matematica/article/view/307
dc.identifier10.15517/rmta.v16i2.307
dc.identifier.urihttps://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/7886616
dc.descriptionThis paper presents a variant in the methods for clustering: a genetic algorithm for clustering through the tools of symbolic data analysis. Their implementation avoids the troubles of clustering classical methods: local minima and dependence of data types: numerical vectors (continuous data type). The proposed method was programmed in MatLab©R and it uses an interesting operator of encoding. We compare the clusters by their intra-clusters inertia. We used the following measures for symbolic data types: Ichino-Yaguchi dissimilarity measure, Gowda-Diday dissimilarity measure, Euclidean distance and Hausdorff distance.en-US
dc.descriptionSe 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.es-ES
dc.formatapplication/pdf
dc.languagespa
dc.publisherUniversidad de Costa Rica, Centro de Investigación en Matemática Pura y Aplicada (CIMPA)es-ES
dc.relationhttps://revistas.ucr.ac.cr/index.php/matematica/article/view/307/287
dc.rightsDerechos de autor 2009 Revista de Matemática: Teoría y Aplicacioneses-ES
dc.sourceRevista de Matemática: Teoría y Aplicaciones; Vol. 16 No. 2 (2009): Revista de Matemática: Teoría y Aplicaciones; 283-292en-US
dc.sourceRevista de Matemática: Teoría y Aplicaciones; Vol. 16 Núm. 2 (2009): Revista de Matemática: Teoría y Aplicaciones; 283-292es-ES
dc.sourceRevista de Matemática; Vol. 16 N.º 2 (2009): Revista de Matemática: Teoría y Aplicaciones; 283-292pt-PT
dc.source2215-3373
dc.source1409-2433
dc.subjectClusteringen-US
dc.subjectsymbolic analysisen-US
dc.subjectk-meansen-US
dc.subjectgenetic algorithmen-US
dc.subjectoptimizationen-US
dc.subjectClasificación automáticaes-ES
dc.subjectanálisis simbólicoes-ES
dc.subjectk-meanses-ES
dc.subjectalgoritmos genéticoses-ES
dc.subjectoptimizaciónes-ES
dc.titleClasificación automática simbólica por medio de algoritmos genéticosen-US
dc.titleClasificación automática simbólica por medio de algoritmos genéticoses-ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/article
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.typeArticlees-ES


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