Detalles Bibliográficos
| Autor Principal: |
Villa Monte, Augusto |
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| Otros autores o Colaboradores: |
Ronchetti, Franco,
Lanzarini, Laura Cristina,
Jerez, Marcela |
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| Formato: | Capítulo de libro
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| Lengua: | español |
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| Acceso en línea: | Consultar en el Cátalogo
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| Resumen: | 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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| Notas: | Formato de archivo PDF. -- Este documento es producción intelectual de la Facultad de Informática - UNLP (Colección BIPA/Biblioteca) |
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| Descripción Física: | 1 archivo (132,1 kB) |
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