Selección de prototipos con un algoritmo genético multi-objetivo
Fecha
2018Autor
Director
Versión
Acceso abierto / Sarbide irekia
Tipo
Trabajo Fin de Grado/Gradu Amaierako Lana
Impacto
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nodoi-noplumx
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Resumen
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
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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. [--]
Materias
Minería de datos,
Sistemas clasificación,
K-vecinos más cercanos,
Selección de prototipos,
Modelo/clasificador,
Ejemplos/instancias/prototipos,
Características/propiedades/atributos,
Clases/categorías/etiquetas,
Algoritmos genéticos multi-objetivo
Titulación
Graduado o Graduada en Ingeniería Informática por la Universidad Pública de Navarra /
Informatika Ingeniaritzako Graduatua Nafarroako Unibertsitate Publikoan