Revisión sobre métricas de complejidad en el modelado de clústers de un sistema CBR
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Autor/a
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Data de publicació
2007-09Resum
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.
Tipus de document
Objecte de conferència
Llengua
Castellà
Matèries (CDU)
004 - Informàtica
62 - Enginyeria. Tecnologia
Paraules clau
Pàgines
18 p.
Publicat per
II Congreso Español de Informática. V Taller de Minería de Datos y Aprendizaje, Zaragoza, del 11-14 septiembre 2007
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