GRASP con VNS para el Problema de la Selección de Características
Fecha
2010
Autores
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Editor
Universidad Rey Juan Carlos
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Resumen
Dada la cantidad de volumen de datos que se maneja hoy en día, se hace
necesaria la aplicación de técnicas de preprocesamiento sobre los conjunto de datos.
De las técnicas que se pueden desarrollar para la preparación de los datos,
centraremos la atención en la reducción de datos. De las múltiples vías que se
pueden seguir para obtener esta reducción, profundizaremos en la selección de
características.
En este proyecto fin de carrera se han desarrollado tres algoritmos para
resolver el problema de la selección de características. El primero de ellos consiste
en, a partir de una base de datos vacía, ir añadiendo características de la base de
datos mientras mejore la calidad de ésta. El segundo consiste en, a partir de una
base de datos completa, ir quitando características mientras mejore la calidad. Por
último se ha desarrollado un algoritmo meta-heurístico, GRASP. Este tipo de
procedimientos se caracterizan por utilizar una construcción greedy, de la cual se
obtiene una solución, que posteriormente es mejorada.
Los resultados que se obtienen tras los experimentos indican, que no es
posible determinar a priori si una tabla obtendrá mejores porcentajes si aplicamos
un constructivo de añadir características o un constructivo de eliminar
características. Esto vendrá condicionado por los datos y las clases que contenga la
base de datos.
Sí podemos determinar que, cuánto mayor es el volumen de las
características que contienen las bases de datos, mayor es el tiempo de ejecución
que se tarda en evaluar cada una de ellas.
Descripción
Proyecto Fin de Carrera leído en la Universidad Rey Juan Carlos en el curso académico 2009/2010. Tutores del Proyecto: Abraham Duarte Muñoz y Alfonso Fernández Timón