En la Ciencia de Datos existe una serie de problema que no tienen solución óptima cerrada. Se aborda la propuesta de soluciones de buena calidad para ellos utilizando metaheurísticas de optimización combinatoria: sobrecalentamiento simulado, algoritmos genéticos, búsqueda tabú, colonias de hormias y enjambres de partículas. Los métodos abordados son: rotaciones varimax oblicuas de un análisis en componentes principales, clasificación numérica y binaria por particiones, clasificación bimodal, escalamiento multidimensional, regresión no lineal, selección de parámetros en regresión lineal múltiple, discriminación por conjuntos burdos y clasificación por particiones de datos simbólicos. Los resultados que se obtiene son muy buenos en la mayoría de los casos.

Por medio de la plataforma Zoom, código de acceso: 666 155 1739

Público: Todo público
Lugar: Aula Especializada del CIMPA
Organiza: Centro de Investigación en Matemáticas Pura y Aplicada (CIMPA)
En el marco de: Charla inaugural IC 2026, Seminario CIMPA
Participantes:

Dr Javier Trejos Zelaya, profesor, Escuela de Matemática. Investigador, CIMPA