Resumen

MARTIN, Tonysé de la Rosa. Propuesta de algoritmos para la reducción de espacio muestral en la cefalosporina. Universidad y Sociedad [online]. 2020, vol.12, n.4, pp. 316-324.  Epub 02-Ago-2020. ISSN 2218-3620.

En el presente trabajo se presentan la implementación y evaluación de varios métodos de reducción de la dimensionalidad basados en técnicas de inteligencia artificial, y aborda uno de sus complejos problemas, como es el identificar y reducir un conjunto representativo de atributos para así contribuir al mejoramiento de los modelos de clasificación y predicción. La búsqueda de subconjuntos óptimos de atributos para la clasificación de conjuntos de datos presenta el inconveniente de su complejidad temporal. Se implementaron procedimientos de búsqueda por algoritmos genéticos, enfriamiento simulado, búsqueda secuencial y una hibridación entre este último y algoritmos genéticos, con tal de alcanzar mayor robustez y eficiencia. Se implementan además varias medidas de asociación entre subconjuntos variables, a partir de conceptos de la estadística clásica o tomadas de la Teoría de la Información de Shannon. En todos los casos experimentados se reduce el espacio muestral en más del 65%. Los mejores resultados se alcanzan con el algoritmo Enfriamiento Simulado, empleando Máquinas de Soporte Vectorial como clasificador. Todos estos procedimientos de búsqueda presentan una complejidad temporal de orden polinomial, esto demuestra la viabilidad práctica en costo y recursos computacionales de cada procedimiento implementado.

Palabras clave : Atributos; clasificación; dimensionalidad; inteligencia artificial; predicción; reducción.

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