Búsquedas Dispersa y de Entorno Variable en Minería de Datos

  1. José Andrés Moreno Pérez 1
  2. Miguel García Torres 1
  3. Belén Melián Batista 1
  4. J. Marcos Moreno Vega 1
  5. Raquel Rivero Martín 1
  1. 1 Universidad de La Laguna
    info

    Universidad de La Laguna

    San Cristobal de La Laguna, España

    ROR https://ror.org/01r9z8p25

Libro:
Actas del III Taller Nacional de Minería de Datos y Aprendizaje
  1. Ruiz Sánchez, Roberto
  2. Riquelme, José C.
  3. Aguilar Ruiz, Jesús Salvador

Editorial: Thomson-Paraninfo

ISBN: 84-9732-449-8

Año de publicación: 2005

Páginas: 309-316

Tipo: Capítulo de Libro

DIALNET GOOGLE SCHOLAR lock_openAcceso abierto editor

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.

Fuente de los datos: Dialnet