Publicado

2013-11-01

EFFECTS OF USING REDUCTS IN THE PERFORMANCE OF THE IRBASIR ALGORITHM

Palabras clave:


Feature selection, classification rules, Particle Swarm Optimization (es)

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Autores/as

  • YUMILKA B. FERNÁNDEZ Universidad de Camagüey
  • RAFAEL BELLO Universidad Central ¨Marta Abreu¨ de Las Villas
  • YAIMA FILIBERTO Universidad de Camagüey
  • MABEL FRIAS Universidad de Camagüey
  • YAILE CABALLERO Universidad de Camagüey
Feature selection is a preprocessing technique with the objective of fi nding a subset of attributes that improve the classifi er
performance. In this paper, a new algorithm (IRBASIRRED) is presented for the generation of learning rules that uses feature selection to
obtain the knowledge model. Also a new method (REDUCTSIM) is presented for the reduct’s calculation using the optimization technique,
Particle Swarm Optimization (PSO). The proposed algorithm was tested on data sets from the UCI Repository and compared with the
algorithms: C4.5, LEM2, MODLEM, EXPLORE and IRBASIR. The results obtained showed that IRBASIRRED is a method that generates
classifi cation rules using subsets of attributes, obtaining better results than the algorithm where all attributes are used.

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