Análisis de medidas no-supervisadas de calidad en clusters obtenidos por K-means y Particle Swarm Optimization
Villagra, Andrea [y otros]
Análisis de medidas no-supervisadas de calidad en clusters obtenidos por K-means y Particle Swarm Optimization
El clustering de datos ayuda a discernir la estructura y simplifica la complejidad de cantidades masivas de datos. Es una técnica común y se utiliza en diversos campos como, aprendizaje de máquina, minería de datos, reconocimiento de patrones, análisis de imágenes y bioinformática, donde la distribución de la información puede ser de cualquier tamaño y forma. Este trabajo presenta una evaluación desde distintas perspectivas de una serie de medidas relevantes no-supervisadas de calidad como por ejemplo, cuantización del error, distancia intra- e inter-cluster, de los clusters obtenidos por el conocido algoritmo K-means, una metaheurística poblacional denominada Particle Swarm Optimization (PSO) y un algoritmo híbrido, que combina las características de los dos algoritmos anteriores, denominado PSO+Kmeans.
CLUSTERS
ALGORITMOS
BASES DE DATOS
ACCESO A LA INFORMACION
K-MEANS
PARTICLE SWARM OPTIMIZATION
MEDIDAS NO SUPERVISADAS
H(066) UP
Análisis de medidas no-supervisadas de calidad en clusters obtenidos por K-means y Particle Swarm Optimization
El clustering de datos ayuda a discernir la estructura y simplifica la complejidad de cantidades masivas de datos. Es una técnica común y se utiliza en diversos campos como, aprendizaje de máquina, minería de datos, reconocimiento de patrones, análisis de imágenes y bioinformática, donde la distribución de la información puede ser de cualquier tamaño y forma. Este trabajo presenta una evaluación desde distintas perspectivas de una serie de medidas relevantes no-supervisadas de calidad como por ejemplo, cuantización del error, distancia intra- e inter-cluster, de los clusters obtenidos por el conocido algoritmo K-means, una metaheurística poblacional denominada Particle Swarm Optimization (PSO) y un algoritmo híbrido, que combina las características de los dos algoritmos anteriores, denominado PSO+Kmeans.
CLUSTERS
ALGORITMOS
BASES DE DATOS
ACCESO A LA INFORMACION
K-MEANS
PARTICLE SWARM OPTIMIZATION
MEDIDAS NO SUPERVISADAS
H(066) UP