Modelos evolutivos distribuidos para clasificación en minería de datos

Resumen

Esta Tesis Doctoral se centra en el estudio de los algoritmos evolutivos (genéticos) distribuidos como métodos de clasificación supervisada en el contexto de la Minería de Datos (en lo sucesivo MD), siendo estos algoritmos alternativos a otros de carácter evolutivo y no evolutivo, de implementación secuencial. Se propone, en primer lugar una revisión de REGAL, algoritmo del estado del arte a partir de cual, mediante una serie de mejoras, se ha desarrollado REGAL-TC. Así mismo fruto de la implementación y experimientación con REGAL-TC, se presenta un estudio sobre la discretización, como técnica de preprocesamiento, debido al gran impacto que ésta tiene sobre este tipo de algoritmos y especialmente cuando se procesan datos con clases desbalanceadas. Finalmente, se propone un nuevo algoritmo denominado DEAC, que presenta algunas innovaciones en el campo, y el cual es específico para el tratamiento de datos multiclase con clases desbalanceadas.