Análisis preliminar del rendimiento de algoritmos para el procesos de descubrimiento de reglas de pertenencia a grupos
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 re...
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| Autores principales: | , , |
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| Formato: | Objeto de conferencia |
| Lenguaje: | Español |
| Publicado: |
2018
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| Materias: | |
| Acceso en línea: | http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/73239 |
| Aporte de: |
| Sumario: | 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. |
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