Publicado

2010-04-01

LA TEORÍA DE LOS CONJUNTOS APROXIMADOS PARA EL DESCUBRIMIENTO DE CONOCIMIENTO

Palabras clave:

descubrimiento de conocimiento, Teoría de los Conjuntos Aproximados. (es)

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Autores/as

  • YAILÉ CABALLERO Departamento de Computación. Universidad de Camagüey, Cuba.
  • RAFAEL BELLO Departamento de Computación. Universidad Central de Las Villas, Cuba .
  • LETICIA ARCO Departamento de Computación. Universidad Central de Las Villas, Cub
  • BEITMANTT CÁRDENAS Universidad Distrital Francisco José de Caldas, Bogotá, Colombia.
  • YENNELY MÁRQUEZ Departamento de Computación. Universidad de Camagüey, Cuba
  • MARÍA M. GARCÍA Departamento de Computación. Universidad Central de Las Villas, Cuba
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 para generar conocimiento a priori sobre un conjunto de datos. Se desarrolla una propuesta para caracterizar a priori conjuntos de entrenamiento, usando medidas de estimación de la RST. La propuesta ha sido estudiada experimentalmente usando bases de datos internacionales y se han obtenido resultados satisfactorios.

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