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ECO2008-06159

Financiado

DISEÑO DE METAHEURISTICAS EN DATA MINING: REDUCCION DE LA DIMENSION EN METODOS D...

DISEÑO DE METAHEURISTICAS EN DATA MINING: REDUCCION DE LA DIMENSION EN METODOS DE CLASIFICACION. APLICACIONES EN ESTE PROYECTO SE TRATA EL PROBLEMA DE REDUCIR LA DIMENSION EN LOS METODOS DE CLASIFICACION, ESTA REDUCCION SE CONTEMPLA DESDE DOS PUNTOS DE VISTA: LA SELECCION DE VARIABLES EXPLICATIVAS Y LA SIMPLIFICACION DE ESTRUCTURAS CREADA... ver más

01/01/2008

UBU

87K€

Presupuesto del proyecto: 87K€

Líder del proyecto

UNIVERSIDAD DE BURGOS No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Total investigadores 371

Financiación concedida El organismo AGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACIÓN notifico la concesión del proyecto el día 2008-01-01 No tenemos la información de la convocatoria

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UBU

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Líder del proyecto

UNIVERSIDAD DE BURGOS No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Total investigadores 371

Presupuesto del proyecto 87K€

Descripción del proyecto EN ESTE PROYECTO SE TRATA EL PROBLEMA DE REDUCIR LA DIMENSION EN LOS METODOS DE CLASIFICACION, ESTA REDUCCION SE CONTEMPLA DESDE DOS PUNTOS DE VISTA: LA SELECCION DE VARIABLES EXPLICATIVAS Y LA SIMPLIFICACION DE ESTRUCTURAS CREADAS PARA LA CLASIFICACION, LA SELECCION DE VARIABLES PUEDE SER USADA CON CUALQUIER METODO DE CLASIFICACION, MIENTRAS QUE EN LA DE SIMPLIFICACION ESTRUCTURAS NOS REFERIMOS A MODELOS COMO REDES NEURONALES, ARBOLES DE CLASIFICACION, MAQUINAS DE VECTOR SOPORTE (SVM), ETC, EN CUANTO A LA SELECCION DE VARIABLES EL OBJETIVO CONSISTE EN ENCONTRAR ENTRE EL CONJUNTO DE VARIABLES EXPLICATIVAS, UN SUBCONJUNTO DE MENOR TAMAÑO QUE NOS PERMITAN CLASIFICAR DE FORMA EFICAZ OBTENIENDO UN PORCENTAJE DE ACIERTOS ELEVADO, LA SELECCION DE VARIABLES LLEVA MUCHAS VENTAJAS: AHORRO EN EL COSTE Y TIEMPO EN ADQUISICION DE DATOS, EFICACIA Y EFICIENCIA DEL MODELO RESULTANTE, MEJORA EN LA COMPRENSION DEL MISMO, POR OTRA PARTE LA SIMPLIFICACION DE LAS ESTRUCTURAS OBTENIDAS EN LOS MODELOS ANTES SEÑALADOS SIGNIFICA OBTENER REDES O ARBOLES CON MENOR NUMERO DE NODOS Y ARCOS INTENTANDO NO PERDER CAPACIDAD CLASIFICATORIA, ESTO PERMITE, EN GENERAL, LA GENERALIZACION DE LOS RESULTADOS A OTROS ELEMENTOS DE LA POBLACION Y AYUDA A LA INTERPRETACION DE LOS MODELOS OBTENIDOS,AHORA BIEN AMBOS PROBLEMAS SON DE GRAN DIFICULTAD; INCLUSO SON CONSIDERADO COMO PROBLEMAS ¿DUROS¿, ESTO SIGNIFICA QUE ES PRACTICAMENTE INVIABLE EL USO DE METODOS QUE HALLEN LA SOLUCION OPTIMA EN UN TIEMPO RAZONABLE ESPECIALMENTE CUANDO EL TAMAÑO DEL PROBLEMA ES GRANDE, DE AHI QUE EN LOS ULTIMOS AÑOS HAYA CRECIDO ENORMEMENTE EL INTERES POR METODOS APROXIMADOS O ¿HEURISTICOS¿, ESTOS METODOS NO GARANTIZAN LA SOLUCION OPTIMA, PERO SI BUENAS SOLUCIONES APROXIMADAS EN UN TIEMPO RAZONABLE, AHORA BIEN NO TODAS LOS METODOS HEURISTICOS SON IGUAL DE EFICACES Y/O EFICIENTES, EN ESTE PROYECTO SE VAN DISEÑAR TECNICAS BASADAS EN ESTRATEGIAS METAHEURISTICAS, QUE SON LA VERSION MAS MODERNA Y AVANZADA ENTRE LOS METODOS HEURISTICOS, SE ESPERA QUE LOS METODOS DESARROLLADOS OBTENGAN SIGNIFICATIVAMENTE MEJORES RESULTADOS QUE METODOS CLASICOS DE SELECCION DE VARIABLES Y CONSTRUCCION DE ARBOLES Y REDES, FINALMENTE PODRIA CONTEMPLARSE TAMBIEN LA APLICACION DE METAHEURISTICOS A OTROS PROBLEMAS DE LA MINERIA DE DATOS mineria de datos\clasificacion\toma de decisiones\métodos heurísticos

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