Detección de outliers aplicando algoritmo de optimización basado en el apareo de abejas

Este trabajo tiene el objetivo de sumar una propuesta para la detección de casos atípicos. Es decir, detectar datos pertenecientes a una muestra que posean valores extremos que los diferencia del resto y permitan al investigador sospechar acerca del origen de los mismos. En cuanto a la metodología...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autores principales: Pacheco, Gustavo D., Sandoval, Ramón D., Rodriguez, Jorge L.
Formato: Objeto de conferencia
Lenguaje:Español
Publicado: 2008
Materias:
Ciencias Informáticas
Heuristic methods
outlier
Data mining
HBMO
Acceso en línea:http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/21452
Aporte de:
SEDICI (UNLP) de Universidad Nacional de La Plata
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description Este trabajo tiene el objetivo de sumar una propuesta para la detección de casos atípicos. Es decir, detectar datos pertenecientes a una muestra que posean valores extremos que los diferencia del resto y permitan al investigador sospechar acerca del origen de los mismos. En cuanto a la metodología utilizada en este trabajo, se ha optado por un método heurístico, ya que se pretende alcanzar el objetivo antes señalado a través del estudio teórico y empírico recogido de la literatura sobre algoritmos heurísticos. En esta propuesta presentamos una heurística conocido como Algoritmo de Optimización basado en el Apareo de Abejas, con el propósito de encontrar soluciones factibles eficazmente. Los resultados experimentales sobre distintos datasets de la literatura, demuestran la calidad de nuestro algoritmo comparado con el algoritmo heurístico basado en búsqueda local (LSA) de Zengyou He
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