Abstract

FERNANDEZ HERNANDEZ, Yumilka Bárbara et al. Efecto de la selección de rasgos en la clasificación basada en prototipos. Rev cuba cienc informat [online]. 2016, vol.10, n.4, pp. 83-96. ISSN 2227-1899.

RESUMEN La selección de atributos es una técnica de procesamiento de datos cuyo objetivo es buscar un subconjunto de atributos que mejore el rendimiento del clasificador. Teniendo en cuenta que en los problemas de clasificación, la generación de prototipos es de gran utilidad, el principal aporte de este trabajo es proponer un nuevo método que integre la construcción de prototipos en este tipo de problemas con el método NP-BASIR (utilizando las relaciones de similaridad para realizar la granulación del universo, esta genera clases de similitud de objetos del universo, y para cada clase de similitud se construye un prototipo) combinado con el método de selección de atributos basado en la medida calidad de la similaridad para el cálculo de reductos utilizando la técnica de optimización Particle Swarm Optimization. El principal aporte de esta investigación es demostrar la utilidad de combinar selección de atributos unido a la construcción de prototipos. El algoritmo propuesto fue probado en conjuntos de datos internacionales y se comparó con algoritmos conocidos para la generación de prototipos. Los resultados experimentales muestran que el método propuesto obtuvo resultados satisfactorios, siendo la principal ventaja que se logra reducir en el conjunto de datos la cantidad de objetos y la cantidad de atributos sin variar significativamente la calidad de la clasificación comparada con el conjunto de datos original.

Keywords : selección de atributos; generación de prototipos; relaciones de similaridad; clasificación.

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