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dc.date.accessioned 2015-08-11T12:30:35Z
dc.date.available 2015-08-11T12:30:35Z
dc.date.issued 2013
dc.identifier.uri http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/47056
dc.description.abstract En la actualidad, la mayoría de los procesos cuentan con información histórica lo suficientemente grande como para que sea difícil procesarla en forma manual. La Minería de Datos, una de las etapas más importantes del proceso de Extracción de Conocimiento, cuenta con un conjunto de técnicas capaces de modelizar y resumir esos datos históricos, facilitando su comprensión y ayudando a la toma de decisiones en situaciones futuras. Esta tesina presenta una nueva técnica de Minería de Datos, llamada SOM+PSO, capaz de construir, a partir de la información disponible, un conjunto reducido de reglas de clasificación sencillas de cuya lectura se desprenden las relaciones más importantes entre las características registradas. También se detallan los resultados obtenidos y se los compara contra un método existente en la literatura, el cual fue seleccionado por considerarlo un referente en el tema. es
dc.language es es
dc.subject reglas de clasificación es
dc.subject Minería de Datos es
dc.subject mapas auto-organizativos es
dc.title Obtención de reglas de clasificación utilizando estrategias adaptativas es
dc.type Tesis es
sedici.creator.person Villa Monte, Augusto es
sedici.subject.materias Informática es
sedici.description.fulltext true es
mods.originInfo.place Facultad de Informática es
sedici.subtype Tesis de grado es
sedici.rights.license Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0)
sedici.rights.uri http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
sedici.contributor.director Lanzarini, Laura Cristina es
thesis.degree.name Licenciado en Sistemas es
thesis.degree.grantor Universidad Nacional de La Plata es
sedici.date.exposure 2013-02


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