Algoritmos genéticos en la discriminación - Una solución óptima para clasificación

En este documento se presenta una simulación del Algoritmo Genético para la estimación de parámetros de la función discriminante en el problema de discriminación en dos poblaciones. Para ello, se empleó la base de datos con dos especies de flores de iris, a la que se le aplicó remuestreo para generar n muestras, de las cuales se obtuvo el análisis discriminante de Fisher y así obtener n funciones discriminantes que forman la población inicial. Después se usó la técnica de Algoritmos Genéticos, ésta emplea un método de selección (método de la ruleta), y la aplicación de operadores genéticos (cruce aritmético, mutaciones uniforme y normal); lo que permitió realizar la búsqueda de las mejores funciones con el mínimo error de clasificación y a través de validación cruzada se observa cuales funciones clasifican y discriminan mejor con respecto a las obtenidas por el método tradicional.

Über den Autor / die Autorin

Licenciada en Estadística, Maestría en Ciencias en Estadística Experimental. Catedrático de la Facultad de Estadística e Informática, de la Universidad Veracruzana, con 32 tesis dirigidas de Licenciatura, 17 de Especialización y 2 de Maestría. 3 ponencias internacionales, 15 nacionales y 5 artículos publicados.

Produktdetails

• Autoren: Mario Cantú Sifuentes, Julia Auror Montano Rivas, Julia Aurora Montano Rivas
• Verlag: Editorial Académica Española
• Sprache: Spanisch
• Produktform: Taschenbuch
• Erschienen: 26.06.2012
• EAN: 9783846567272
• ISBN: 978-3-8465-6727-2
• Seiten: 152
• Thema: Naturwissenschaften, Medizin, Informatik, Technik > Mathematik > Wahrscheinlichkeitstheorie, Stochastik, Mathematische Statistik