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Clasificacion automática simbólica por medio de algoritmos genéticos

dc.creatorFernández Jiménez, Fabio
dc.creatorMurillo Fernández, Álex
dc.date.accessioned2015-05-19T18:52:47Z
dc.date.available2015-05-19T18:52:47Z
dc.date.issued2010-04-09 00:00:00
dc.identifier.citationhttp://revistas.ucr.ac.cr/index.php/matematica/article/view/307
dc.identifier.issn
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10669/12964
dc.description.abstract    This paper presents a variant in the methods for clustering: a genetic algorithm forclustering through the tools of symbolic data analysis. Their implementation avoidsthe troubles of clustering classical methods: local minima and dependence of datatypes: numerical vectors (continuous data type).    The proposed method was programmed in MatLab R and it uses an interestingoperator of encoding. We compare the clusters by their intra-clusters inertia. We usedthe following measures for symbolic data types: Ichino-Yaguchi dissimilarity measure,Gowda-Diday dissimilarity measure, Euclidean distance and Hausdorff distance.
dc.description.abstractSe presenta una variante en los m ?todos de clasificaci ?n: un algoritmo gen ?tico para                                     e                   o                    eclasificaci ?n autom ?tica utilizando las herramientas del an ?lisis simb ?lico de datos;          o          a                                         a         oesta implementaci ?n permite solventar los problemas de los m ?todos cl ?sicos de clasi-                   o                                             e       aficaci ?n: obtenci ?n de m ?      o          o        ?nimos locales y dependencia de los tipos de datos con loscuales trabajan: continuos. El m ?todo fue programado en MatLab R y usa un oper-                                   eador interesante de codificaci ?n. Se comparan clases por su inercia intra-clases. Se                               ousaron las siguientes medidas para datos del tipo simb ?lico: medida de disimilitud de                                                        oIchino-Yaguchi, medida de disimilitud de Gowda-Diday, diatancia Eucl ?   ?dea y distanciade Hausdorff.Palabras clave: Clasificaci ?n autom ?tica, an ?lisis simb ?lico, k-means, algoritmos                              o         a         a          ogen ?ticos, optimizaci ?n.    e                  o
dc.format.extent283-292
dc.relation.ispartofRevista de Matemática: Teoría y Aplicaciones Vol. 16 Núm. 2 2010
dc.titleClasificacion automática simbólica por medio de algoritmos genéticos
dc.titleClasificacion automática simbólica por medio de algoritmos genéticos
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/article
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.date.updated2015-05-19T18:52:47Z
dc.language.rfc3066es
dc.identifier.doi10.15517/rmta.v16i2.307


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