Método heurístico para particionamiento óptimo

• de los Cobos Silva, Sergio Gerardo ^[1] ; Trejos Zelaya, Javier ^[2] ; Pérez Salvador, Blanca Rosa ^[1] ; Gutiérrez Andrade, Miguel Ángel ^[1]
  1. [1] Universidad Autónoma Metropolitana

     Universidad Autónoma Metropolitana

     México

     
  2. [2] Universidad de Costa Rica

     Universidad de Costa Rica

     Hospital, Costa Rica

     
• Localización: Revista de Matemática: Teoría y Aplicaciones, ISSN 2215-3373, ISSN-e 2215-3373, Vol. 10, Nº. 1-2, 2003, págs. 11-22
• Idioma: español
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• Resumen
  • español

    Muchos problemas en el an´alisis de datos requieren del particionamiento no supervisadode un conjunto de datos dentro de clases o conglomerados no vac´?os quesean bien separados entre ellos y lo m´as homog´eneos entre s´?. Un particionamientoideal es cuando se puede asignar cada elemento del conjunto a una clase sin queexista ambig?uedades. Este trabajo consta de dos partes principales; primero se presentandiferentes m´etodos y heur´?sticas para encontrar la cantidad de clases en quese debe particionar un conjunto de manera ´optima; posteriormente se propone unanovedosa heur´?stica y se realizan algunas comparaciones para observar sus ventajasconsiderando conjuntos muy conocidos y utilizados que est´an previamente clasificadospresent´andose al final algunos resultados y conclusiones.Palabras clave: Particionamiento ´optimo, clasificaci´on, heur´?sticas.

  • English

    Many data analysis problems deal with non supervised partitioning of a data set,in non empty clusters well separated between them and homogeneous within the clusters.An ideal partitioning is obtained when any object can be assigned a class without ambiguity. The present paper has two main parts; first, we present different methodsand heuristics that find the number of clusters for optimal partitioning of a set; afterwards,we propose a new heuristic and we perform different comparisons in orderto evaluate the advantages on well known data sets; we end the paper with someconcluding remarks.Keywords: Optimal partitioning, clustering, classification, heuristics.