Red Neuronal Artificial ART2 para la agrupación de datos
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Universidad Distrital Francisco José de Caldas
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Resumen
Descripción
Este artículo se presenta como un avance parciál del proyecto de investgación Desarrollo de Herramientas para Minería de Datos-UDMiner, en el que se muestra la implementación de una red neuronal tipo resonancia adaptativa, ART2, empleada para la agrupación de datos. Se compara la técnica implementada con el algoritmo EM y los mapas autoorganizativos de Kohonen.
In this paper, we present a partial advance of the project of development investigation of,tools for data mining, which consists on the implementation of Adaptative Resonance Network (ART2) for the clustering data. The implemented technique is compared with Self-Organizing Maps and the algorithm EM (Expectatión Maximization) with the púrpose of measuring the clustering effectiveness.
In this paper, we present a partial advance of the project of development investigation of,tools for data mining, which consists on the implementation of Adaptative Resonance Network (ART2) for the clustering data. The implemented technique is compared with Self-Organizing Maps and the algorithm EM (Expectatión Maximization) with the púrpose of measuring the clustering effectiveness.
Palabras clave
Data mining, cluster, adaptative resonance network, self-organizing maps, algorithm EM., Data mining, cluster, adaptative resonance network, self-organizing maps, algorithm EM., Minería de datos, grupo, red de resonancia adaptativa, mapasautoorganizativos, algoritmo EM, Minería de datos, grupo, red de résonanda adaptativa, mapasautoorganizativos, algoritmo EM.