Obtención de reglas de clasificación usando SOM+PSO

摘要: Los mapas auto-organizativos (SOM – Self organizing maps) son un tipo de red neuronal ampliamente conocido por su capacidad para preservar la topologia los datos entrada permitiendo mapear espacio n-dimensional en otro dos dimensiones. Luego entrenar red, las neuronas competitivas que forman agrupan informacion disponible facilitando esta forma identificacion similitudes; esto ha motivado estudio como base obtencion reglas asociacion y clasificacion. Este articulo presenta nuevo metodo capaz obtener clasificacion operan tanto sobre atributos numericos nominales, denominado SOM+PSO, combina una SOM con metaheuristica basada cumulo particulas (variante PSO Particle swarm optimization). El propuesto sido comparado PART medido 19 bases del repositorio UCI resultados satisfactorios.