Publicado

2011-09-01

ALGORITMO PARA EL APRENDIZAJE DE REGLAS DE CLASIFICACIÓN BASADO EN LA TEORÍA DE LOS CONJUNTOS APROXIMADOS EXTENDIDA

Palabras clave:

reglas de clasificación, relaciones de similaridad, Teoría de los conjuntos aproximados (es)

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Autores/as

  • Yaile Caballero Mota Universidad de Camaguey
  • Yaima Filiberto Cabrera Universidad de Camaguey
  • Rafael Bello Pérez Universidad Central de Las Villas
  • Mabel Frías Universidad de Camaguey
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.

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Cómo citar

[1]
“ALGORITMO PARA EL APRENDIZAJE DE REGLAS DE CLASIFICACIÓN BASADO EN LA TEORÍA DE LOS CONJUNTOS APROXIMADOS EXTENDIDA”, DYNA, vol. 78, no. 169, pp. 62–70, Sep. 2011, Accessed: Sep. 03, 2026. [Online]. Available: https://revistas.unal.edu.co/index.php/dyna/article/view/20160

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Derechos de autor 2011 DYNA

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