ALGORITMO BRKGA APLICADO AL COMITÉ DE AGRUPACIÓN

El Comité de agrupación en clústeres (CA) se basa en la combinación de diferentes particiones (soluciones de agrupación en clústeres) de una base de datos en una partición de consenso. Según la literatura, esta partición es menos sensible al ruido y tiene una mayor calidad en comparación con las particiones base. En este trabajo se propone un algoritmo de CA (denominado GA-CE), que combina la metaheurística BRKGA como función de consenso y el uso de tres estrategias diferentes para la generación de particiones base. El GA-CE se comparó con 6 algoritmos relevantes en la literatura en 20 bases de datos, considerando dos índices de validación externa conocidos (en la literatura de AC) NMI y RA. A partir de los experimentos computacionales realizados, se observó, en general, que el algoritmo GA-CE produjo particiones de consenso de buena calidad, en comparación con los principales algoritmos de la literatura.