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Selección de prototipos con un algoritmo genético multi-objetivo

Este trabajo se centra en el ámbito de la minería de datos y más concretamente en el de los problemas de clasificación. Durante su realización, se tratará de implementar un algoritmo genético multi-objectivo capaz de realizar la selección de instancias para el clasificador kNN (“k-Nearest Neighbor”). La selección de instancias trata de seleccionar las mejores instancias en el conjunto de datos de entrenamiento, para posteriormente aplicar el clasificador kNN. Dado que kNN es muy sensible a los ejemplos en dicho conjunto, este tipo de selección es capaz de incrementar la capacidad de generalización del algoritmo además de reducir el tiempo necesario para su aplicación. Los algoritmos genéticos multi-objetivo, a diferencia de los algoritmos genéticos clásicos, tratan de optimizar dos o más objetivos de manera simultánea, sin tener que fusionarlos todos en un único valor de fitness. Este hecho suele permitir una mejor búsqueda en el espacio de soluciones.