Obtención de reglas de clasificación utilizando estrategias adaptativas

Autores
Villa Monte, Augusto
Año de publicación
2013
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
tesis de grado
Estado
versión aceptada
Colaborador/a o director/a de tesis
Lanzarini, Laura Cristina
Descripción
En la actualidad, la mayoría de los procesos cuentan con información histórica lo suficientemente grande como para que sea difícil procesarla en forma manual. La Minería de Datos, una de las etapas más importantes del proceso de Extracción de Conocimiento, cuenta con un conjunto de técnicas capaces de modelizar y resumir esos datos históricos, facilitando su comprensión y ayudando a la toma de decisiones en situaciones futuras. Esta tesina presenta una nueva técnica de Minería de Datos, llamada SOM+PSO, capaz de construir, a partir de la información disponible, un conjunto reducido de reglas de clasificación sencillas de cuya lectura se desprenden las relaciones más importantes entre las características registradas. También se detallan los resultados obtenidos y se los compara contra un método existente en la literatura, el cual fue seleccionado por considerarlo un referente en el tema.
Licenciado en Sistemas
Universidad Nacional de La Plata
Facultad de Informática
Materia
Informática
reglas de clasificación
Minería de Datos
mapas auto-organizativos
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Repositorio
SEDICI (UNLP)
Institución
Universidad Nacional de La Plata
OAI Identificador
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