Data Stream Mining: an Evolutionary Approach

Este trabajo presenta un algoritmo para agrupar flujos de datos, llamado ESCALIER. Este algoritmo es una extensión del algoritmo de agrupamiento evolutivo ECSAGO Evolutionary Clustering with Self Adaptive Genetic Operators. ESCALIER toma el proceso evolutivo propuesto por ECSAGO para encontrar grupos en los flujos de datos, los cuales son definidos por la técnica Sliding Window. Para el mantenimiento y olvido de los grupos detectados a través de la evolución de los datos, ESCALIER incluye un mecanismo de memoria inspirado en la teoría de redes inmunológicas artificiales. Para probar la efectividad del algoritmo, se realizaron experimentos utilizando datos sintéticos simulando un ambiente de flujos de datos, y un conjunto de datos reales.

• Autores: Veloza Suan, Angélica
• Fecha de publicación: 2013
• Institución: Universidad Nacional de Colombia
• Repositorio: Universidad Nacional de Colombia
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repositorio.unal.edu.co:unal/21136
• Acceso en línea: https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/21136; http://bdigital.unal.edu.co/11882/
• Palabra clave: 0 Generalidades / Computer science, information and general works; 62 Ingeniería y operaciones afines / Engineering; Minería de flujos de datos; Agrupación; Mining data streams; Clustering
• Rights: openAccess
• License: Atribución-NoComercial 4.0 Internacional