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Algoritmo para el aprendizaje de reglas de clasificación basado en la teoría de los conjuntos aproximados extendida

Caballero Mota, Yaile and Filiberto Cabrera, Yaima and Bello Pérez, Rafael and Frías, Mabel (2011) Algoritmo para el aprendizaje de reglas de clasificación basado en la teoría de los conjuntos aproximados extendida. Dyna; Vol. 78, núm. 169 (2011); 62-70 DYNA; Vol. 78, núm. 169 (2011); 62-70 2346-2183 0012-7353 .

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URL oficial: http://revistas.unal.edu.co/index.php/dyna/article...

Resumen

Los conjuntos aproximados han demostrado ser efectivos para desarrollar técnicas de aprendizaje automático, entre ellos métodos para el descubrimiento de reglas de clasificación. En este trabajo se presenta un algoritmo para generar reglas de clasificación basado en relaciones de similaridad, lo que permite que sea aplicable en casos donde los rasgos tienen dominio discreto o continuo. Los resultados experimentales muestran un desempeño satisfactorio en comparación con otros algoritmos conocidos como C4.5 y MODLEM.

Tipo de documento:Artículo - Article
Información adicional:Derechos de autor reservados
Palabras clave:reglas de clasificación, relaciones de similaridad, Teoría de los conjuntos aproximados
Unidad administrativa:Revistas electrónicas UN > Dyna
Código ID:23326
Enviado por : Dirección Nacional de Bibliotecas STECNICO
Enviado el día :27 Junio 2014 14:20
Ultima modificación:06 Junio 2018 10:52
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