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Métodos de Edición de Conjuntos de Entrenamiento - Edición de Conjuntos de Entrenamiento para Algoritmos de Aprendizaje Automatizado

German, Spanish · Paperback / Softback

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En el Aprendizaje Automatizado es una necesidad el preprocesamiento de la información, la selección, la limpieza, el enriquecimiento, la reducción y la transformación de las bases de datos. La Teoría de los Conjuntos Aproximados (RST) abrió una nueva dirección en el desarrollo de teorías sobre la información incompleta y es una poderosa herramienta para el análisis de datos. En esta investigación se demuestra la posibilidad de usar esta teoría en el preprocesamiento de los datos, para editar conjuntos de entrenamiento para resolver problemas de clasificación supervisada. Se propone un nuevo método (EditCenter) basado en los conceptos de aproximación de la RST y relaciones de similitud. El método propuesto ha sido estudiado experimentalmente usando bases de datos internacionales. Se realizan pruebas de efectividad en la clasificación con los métodos de los K-Vecinos más Cercanos (k-NN) y C4.5 por ser de los más referenciados, lo cual permite corroborar que es factible utilizar la Teoría de los Conjuntos Aproximados en la edición de conjuntos de entrenamiento.

About the author










Ingeniera Informática, Universidad de Camaguey, Cuba. Máster en Informática Aplicada, Universidad de Ciego de Avila, Cuba.

Product details

Authors Yaimara Pizano Yan
Publisher Editorial Académica Española
 
Languages German, Spanish
Product format Paperback / Softback
Released 27.01.2012
 
EAN 9783847353010
ISBN 978-3-8473-5301-0
No. of pages 92
Subject Natural sciences, medicine, IT, technology > IT, data processing > IT

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