Análisis preliminar del rendimiento de algoritmos para el procesos de descubrimiento de reglas de pertenencia a grupos

Autores
Ciciliani, Gabriel; Martins, Sebastián; Merlino, Hernán
Año de publicación
2018
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
documento de conferencia
Estado
versión publicada
Descripción
En el campo de la explotación de información, el proceso de descubrimiento de reglas de pertenencia a grupos se caracteriza por la utilización combinada de un proceso de descubrimiento de grupos (clustering) y uno de inducción de reglas. Dada la variedad de algoritmos de clustering e inducción de reglas disponibles en la actualidad, es de interés poder conocer a priori qué pareja de algoritmos es más conveniente para un set de datos, en a base sus características. En este artículo se propone un diseño experimental que permita validar el rendimiento de los algoritmos, en base a métricas internas, para distintos tipos de sets de datos, con características específicas, de forma tal que permita vincular dichas características con la pareja de algoritmos que mejor rendimiento ofrece. En adición, se presentan resultados preliminares obtenidos.
XV Workshop Bases de Datos y Minería de Datos (WBDDM)
Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI)
Materia
Ciencias Informáticas
Minería de Datos
inducción de reglas
descubrimiento de reglas de pertenencia a grupos
estudio de algoritmos
clustering
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Repositorio
SEDICI (UNLP)
Institución
Universidad Nacional de La Plata
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