La teoría de los conjuntos aproximados para el descubrimiento de conocimiento

La Teoría de los Conjuntos Aproximados (RST) abrió una nueva dirección en el desarrollo de teorías sobre la información incompleta y es una poderosa herramienta para el análisis de datos. En esta investigación se demuestra la posibilidad de usar esta teoría para generar conocimiento a priori sobre un conjunto de datos. Se desarrolla una propuesta para caracterizar a priori conjuntos de entrenamiento, usando medidas de estimación de la RST. La propuesta ha sido estudiada experimentalmente usando bases de datos internacionales y se han obtenido resultados satisfactorios.

• Autores: Caballero, Yailé; Bello, Rafael; Arco, Leticia; Cárdenas, Beitmantt; Márquez, Yennely; García, María M.
• Tipo de recurso: Article of journal
• Fecha de publicación: 2010
• Institución: Universidad Nacional de Colombia
• Repositorio: Universidad Nacional de Colombia
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repositorio.unal.edu.co:unal/29756
• Acceso en línea: https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/29756; http://bdigital.unal.edu.co/19804/
• Palabra clave: descubrimiento de conocimiento; Teoría de los Conjuntos Aproximados.
• Rights: openAccess
• License: Atribución-NoComercial 4.0 Internacional