Resumen

ARELLANO-VERDEJO, Javier; GUZMAN-ARENAS, Adolfo; GODOY-CALDERON, Salvador  y  BARRON FERNANDEZ, Ricardo. Búsqueda eficiente del óptimo número de grupos en un conjunto de datos con un nuevo algoritmo evolutivo celular híbrido. Comp. y Sist. [online]. 2014, vol.18, n.2, pp.313-327. ISSN 2007-9737.  https://doi.org/10.13053/CyS-18-2-2014-034.

Un reto actual en el área de algoritmos evolutivos híbridos es el empleo eficiente de estrategias para cubrir la totalidad del espacio de búsqueda usando búsqueda local solo en las regiones prometedoras. Por otra parte, los algoritmos de agrupamiento, fundamentales para procesos de minería de datos y técnicas de aprendizaje, carecen de métodos eficientes para determinar el número óptimo de grupos a formar a partir de un conjunto de datos. Algunos de los métodos existentes hacen uso de algunos algoritmos evolutivos, así como una función para validación de agrupamientos como su función objetivo. En este artículo se propone un nuevo algoritmo evolutivo celular, para abordar dicha tarea. El algoritmo propuesto está basado en un modelo híbrido de búsqueda, tanto global como local y tras presentarlo se prueba con una estensa experimentación sobre diferentes conjuntos de datos y diferentes funciones objetivo.

Palabras llave : Agrupamiento; algoritmo genético celular; microalgoritmos evolutivos; optimización por cúmulo de partículas; número óptimo de clases.

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