Resumen

Se presenta una variante en los métodos de clasificación: un algoritmo genético para clasificación automática utilizando las herramientas del análisis simbólico de datos; esta implementación permite solventar los problemas de los métodos clásicos de clasificación: obtención de mı́nimos locales y dependencia de los tipos de datos con los cuales trabajan: continuos. El método fue programado en MatLab©R y usa un operador interesante de codificación. Se comparan clases por su inercia intra-clases. Se usaron las siguientes medidas para datos del tipo simbólico: medida de disimilitud de Ichino-Yaguchi, medida de disimilitud de Gowda-Diday, diatancia Euclídea y distancia de Hausdorff.

Palabras clave: Clasificación automática, análisis simbólico, k-means, algoritmos genéticos, optimización