Clasificación asociativa con búsqueda Tabú multiobjetivo
Este artículo presenta una aplicación de Búsqueda Tabu Multiobjetivo a la minería de reglas de asociación. Centramos nuestra atención específicamente en la minería de reglas de clasificación, frecuentemente llamada clasificación asociativa, donde la parte consecuente es una clase. Nuestro enfoque se...
| Autor principal: | |
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| Formato: | Online |
| Idioma: | eng |
| Publicado: |
Universidad de Costa Rica, Centro de Investigación en Matemática Pura y Aplicada (CIMPA)
2020
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| Acceso en línea: | https://revistas.ucr.ac.cr/index.php/matematica/article/view/42438 |
| Sumario: | Este artículo presenta una aplicación de Búsqueda Tabu Multiobjetivo a la minería de reglas de asociación. Centramos nuestra atención específicamente en la minería de reglas de clasificación, frecuentemente llamada clasificación asociativa, donde la parte consecuente es una clase. Nuestro enfoque se basa en la búsqueda de un conjunto de reglas manipulado como un individuo para la clasificación. Un algoritmo de Búsqueda Tabu es utilizado para encontrar conjuntos de reglas Pareto-Óptimo con respecto a algunos criterios tales como exactitud y complejidad. Aplicamos el siguiente algoritmo de A priori para la extracción de las reglas de asociación del problema en cuestión y entonces una búsqueda Tabu multiobjetivo es realizada para seleccionar subconjuntos de reglas. Reportamos experimentos donde es examinado el efecto de la selección multiobjetivo para algunos conjuntos de datos bien conocidos de la base de datos del almacén de máquinas de aprendizaje de la UCI. |
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