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Título de Acceso Abierto
Extracción de reglas utilizando estrategias adaptativas
Laura Cristina Lanzarini Armando Eduardo De Giusti
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Resumen/Descripción – provisto por el repositorio digital
Esta tesis presenta una nueva técnica de Minería de Datos capaz de construir, a partir de la información disponible, un conjunto de reglas de clasificación que posea tres características fundamentales: precisión aceptable, cardinalidad baja y simplicidad en la definición de las reglas. Esto último está dado por el uso de un número reducido de atributos en la construcción del antecedente. Esta característica, sumada a la baja cardinalidad del conjunto de reglas permite distinguir patrones sumamente útiles a la hora de comprender las relaciones entre los datos. Estas cualidades hacen que el modelo obtenido posea una gran capacidad descriptiva resultando sumamente útil para la toma de decisiones. El método propuesto ha sido aplicado sobre varios conjuntos de datos, tanto de repositorio como reales, demostrando que ambas características se verifican aunque en algunos casos su precisión sea ligeramente superada por otros métodos existentes. Esto tiene que ver con la presión realizada por mantener la simplicidad del modelo no permitiendo la generación de reglas con poca cobertura.Palabras clave – provistas por el repositorio digital
Ciencias Informáticas; minería de datos; Data mining; Optimization; reglas de clasificación; estrategias adaptativas; optimización mediante cúmulo de partículas
Disponibilidad
| Institución detectada | Año de publicación | Navegá | Descargá | Solicitá |
|---|---|---|---|---|
| No requiere | 2017 | CIC Digital (SNRD) |
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| No requiere | 2017 | SEDICI: Repositorio Institucional de la UNLP (SNRD) |
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Información
Tipo de recurso:
tesis
Idiomas de la publicación
- español castellano
País de edición
Argentina
Fecha de publicación
2017-03-23
Información sobre licencias CC
