En este documento se presenta una simulaci�n del Algoritmo Gen�tico para la estimaci�n de par�metros de la funci�n discriminante en el problema de discriminaci�n en dos poblaciones. Para ello, se emple� la base de datos con dos especies de flores de iris, a la que se le aplic� remuestreo para generar n muestras, de las cuales se obtuvo el an�lisis discriminante de Fisher y as� obtener n funciones discriminantes que forman la poblaci�n inicial. Despu�s se us� la t�cnica de Algoritmos Gen�ticos, ...
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En este documento se presenta una simulaci�n del Algoritmo Gen�tico para la estimaci�n de par�metros de la funci�n discriminante en el problema de discriminaci�n en dos poblaciones. Para ello, se emple� la base de datos con dos especies de flores de iris, a la que se le aplic� remuestreo para generar n muestras, de las cuales se obtuvo el an�lisis discriminante de Fisher y as� obtener n funciones discriminantes que forman la poblaci�n inicial. Despu�s se us� la t�cnica de Algoritmos Gen�ticos, �sta emplea un m�todo de selecci�n (m�todo de la ruleta), y la aplicaci�n de operadores gen�ticos (cruce aritm�tico, mutaciones uniforme y normal); lo que permiti� realizar la b�squeda de las mejores funciones con el m�nimo error de clasificaci�n y a trav�s de validaci�n cruzada se observa cuales funciones clasifican y discriminan mejor con respecto a las obtenidas por el m�todo tradicional.
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