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

• Autores: Pacheco, Gustavo D.; Sandoval, Ramón D.; Rodriguez, Jorge L.
• Año de publicación: 2008
• Idioma: español castellano
• Tipo de recurso: documento de conferencia
• Materia: Ciencias Informáticas; Heuristic methods; outlier; Data mining; HBMO
• Institución: Universidad Nacional de La Plata

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
This work has the objective of adding a proposition for the detection of outliers. That is to say, to detect data belonging to a sample that possess extreme values that the difference of the rest and allow the investigator to suspect about the origin of the same ones. As for the methodology used in this work, it has been opted by a heuristic method, since it is sought to reach the objective before signal through the picked up theoretical and empiric study of the literature it has more than enough heuristic algorithms. In this proposal we present a heuristic one well-known as Honey Bee Mating Optimization Algorithm, with the purpose of finding feasible solutions efficiently. The experimental results on different datasets of the literature, demonstrate the quality of our algorithm compared with the heuristic algorithm based on local search (LSA) of Zengyou He
Presentado en el Congreso General
Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI)