Búsquedas Dispersa y de Entorno Variable en Minería de Datos

José Andrés Moreno Pérez ^[1] ; Miguel García Torres ^[1] ; Belén Melián Batista ^[1] ; J. Marcos Moreno Vega ^[1] ; Raquel Rivero Martín ^[1]
1. [1] Universidad de La Laguna
  
  Universidad de La Laguna
  
  San Cristóbal de La Laguna, España
Localización: Actas del III Taller Nacional de Minería de Datos y Aprendizaje / Roberto Ruiz (aut.) , José Cristobal Riquelme Santos (aut.) , Jesús Salvador Aguilar-Ruiz (aut.) , 2005, ISBN 84-9732-449-8, págs. 309-316
Idioma: español
Enlaces
- Texto completo
Resumen
- Las Metaheurísticas están alcanzando cada vez más relevancia en la aplicación de técnicas de Aprendizaje Automático en tareas minería de datos para el descubrimiento de conocimiento en grandes bases de datos. Dos de las metaheurísticas recientes que han alcanzado éxitos relevantes en diversos campos de aplicación son la metaheurística de Búsqueda Dispersa o Scatter Search (SS) y la Búsqueda de Entorno Variable o VNS (Variable Neighbourhood Search). En este trabajo presentamos las experiencias realizadas en la aplicación de estas técnicas en comparación con otras más usuales en Aprendizaje automático. Las tareas contempladas en los estudios realizados se incluye el agrupamiento o clustering, la clasificación supervisada, la selección de variables y la selección de instancias.