Resumen

Se presenta una variante en los m ?todos de clasificaci ?n: un algoritmo gen ?tico para
                                     e                   o                    e
clasificaci ?n autom ?tica utilizando las herramientas del an ?lisis simb ?lico de datos;
          o          a                                         a         o
esta implementaci ?n permite solventar los problemas de los m ?todos cl ?sicos de clasi-
                   o                                             e       a
ficaci ?n: obtenci ?n de m ?
      o          o        ?nimos locales y dependencia de los tipos de datos con los
cuales trabajan: continuos. El m ?todo fue programado en MatLab R y usa un oper-
                                   e
ador interesante de codificaci ?n. Se comparan clases por su inercia intra-clases. Se
                               o
usaron las siguientes medidas para datos del tipo simb ?lico: medida de disimilitud de
                                                        o
Ichino-Yaguchi, medida de disimilitud de Gowda-Diday, diatancia Eucl ?   ?dea y distancia
de Hausdorff.
Palabras clave: Clasificaci ?n autom ?tica, an ?lisis simb ?lico, k-means, algoritmos
                              o         a         a          o
gen ?ticos, optimizaci ?n.
    e                  o