| Título: | Obtención de reglas de clasificación usando SOM+PSO |
| Autores: |
Villa Monte, Augusto Ronchetti, Franco Lanzarini, Laura Cristina Jerez, Marcela |
| Fecha: |
2012-11-05 2012-10 2012-10 |
| Publicador: | Unversidad Nacional de La Plata |
| Fuente: |
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| Tipo: |
Objeto de conferencia Objeto de conferencia |
| Tema: |
Reglas de clasificación mapas auto-organizativos inteligencia de cúmulo minería de datos Data mining Intelligent agents Ciencias Informáticas |
| Descripción: |
Los mapas auto-organizativos (SOM – Self organizing maps) son un tipo de red neuronal ampliamente conocido por su capacidad para preservar la topología de los datos de entrada permitiendo mapear un espacio n-dimensional en otro de dos dimensiones. Luego de entrenar la red, las neuronas competitivas que la forman agrupan la información disponible facilitando de esta forma la identificación de similitudes; esto ha motivado su estudio como base para la obtención de reglas de asociación y clasificación. Este artículo presenta un nuevo método capaz de obtener reglas de clasificación que operan tanto sobre atributos numéricos como nominales, denominado SOM+PSO, que combina una red SOM con una metaheurística basada en cúmulo de partículas (variante de PSO - Particle swarm optimization). El método propuesto ha sido comparado con PART y medido sobre 19 bases del repositorio UCI con resultados satisfactorios. Eje: Workshop Agentes y sistemas inteligentes (WASI) |
| Idioma: | Español |
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