Obtención de reglas de clasificación usando SOM+PSO

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...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales:	Villa Monte, Augusto, Ronchetti, Franco, Lanzarini, Laura Cristina, Jerez, Marcela
Formato:	Objeto de conferencia
Lenguaje:	Español
Publicado:	2012
Materias:	Ciencias Informáticas Data mining Reglas de clasificación Intelligent agents mapas auto-organizativos inteligencia de cúmulo minería de datos
Acceso en línea:	http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/23614
Aporte de:	SEDICI (UNLP) de Universidad Nacional de La Plata

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description	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.
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Obtención de reglas de clasificación usando SOM+PSO

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