Obtención de reglas de clasificación usando SOM+PSO

Título:

Obtención de reglas de clasificación usando SOM+PSO

Autor:

Villa Monte, Augusto

Colaboradores:

; Ronchetti, Franco; Lanzarini, Laura Cristina; Jerez, Marcela

Temas:

MINERÍA DE DATOSMAPAS AUTO-ORGANIZATIVOS

En:

Congreso Argentino de Ciencias de la Computación (18vo : 2012 : Bahía Blanca, Argentina)

Resumen:

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.

Palabras clave:

inteligencia de cúmulomapas auto-organizativos

Medio:

Soporte electrónico

Tipo de documento:

Artículo

Descripción física:

1 archivo (132,1 kB)

Idioma:

Español

Publicación:

, 2012

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