Revisión sobre métricas de complejidad en el modelado de clústers de un sistema CBR
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Autor/a
Macià Antolinez, Núria
Bernadó Mansilla, Ester
Fornells Herrera, Albert
Golobardes, Elisabet
Martorell Rodon, Josep M.
Garrell i Guiu, Josep Maria
Otros/as autores/as
Universitat Ramon Llull. La Salle
Fecha de publicación
2007-09Resumen
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.
Tipo de documento
Objeto de conferencia
Lengua
Castellano
Materias (CDU)
004 - Informática
62 - Ingeniería. Tecnología
Palabras clave
Raonament basat en casos
Computació distribuïda
Páginas
18 p.
Publicado por
II Congreso Español de Informática. V Taller de Minería de Datos y Aprendizaje, Zaragoza, del 11-14 septiembre 2007
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Derechos
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