Algoritmos genéticos en la discriminación
Una solución óptima para clasificación
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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 oper...
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.
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