Métricas para el apoyo de la exploración visual de componentes en modelos de minería de datos

Autores/as

  • Fernando Medina-Quispe Universidad Arturo Prat
  • Wilson Castillo-Rojas Universidad de Atacama
  • Claudio Meneses Villegas Universidad Católica del Norte

Palabras clave:

Minería de datos, Minería de datos visual, Visualización de modelos de minería de datos, Métricas para clústeres

Resumen

La exploración de modelos de Minería de Datos (MD) mediante técnicas de representación visual e interacción presenta ventajas para los analistas al intentar comprender un modelo de datos. Este trabajo describe la definición, adaptación e implementación de un conjunto de métricas que permiten validar y complementar el análisis visual de un modelo de MD utilizando métricas de distancia y similitud aplicadas a las componentes del modelo. Como caso de estudio, se utiliza un modelo de MD generado con la técnica Árbol de Decisión (ÁD) combinada con mapas de Kohonen o Self-Organizing Map (SOM), comprobando la validez de las métricas propuestas.

 

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Biografía del autor/a

Fernando Medina-Quispe, Universidad Arturo Prat

Universidad Arturo Prat, Facultad de Ingeniería y Arquitectura

Wilson Castillo-Rojas, Universidad de Atacama

Universidad de Atacama, Departamento de Ingeniería Informática y Ciencias de la Computación

Claudio Meneses Villegas, Universidad Católica del Norte

Universidad Católica del Norte, Departamento de Ingeniería de Sistemas y Computación

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Publicado

2024-12-20

Cómo citar

[1]
F. Medina-Quispe, W. Castillo-Rojas, y C. Meneses Villegas, «Métricas para el apoyo de la exploración visual de componentes en modelos de minería de datos», Ingeniare, Rev. chil. ing., vol. 28, n.º 4, dic. 2024.

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