Revisión sobre métricas de complejidad en el modelado de clústers de un sistema CBR

Abstract

El análisis de la complejidad de los datos mediante métricas de complejidad es útil para predecir el comportamiento de un sistema de aprendizaje. Este trabajo ilustra cómo las métricas permiten definir un espacio a través del cual puede modelarse la bondad de los clústers creados a partir de un mapa autoorganizativo. Unos clústers que se utilitzan para organizar la memoria de casos de un sistema de razonamiento basado en casos con el objetivo de mejorar el tiempo empleado en explorar dicha memoria.