Una mejora a la clasificación basada en la medida calidad de la similaridad utilizando relaciones borrosas

Abstract

El aprendizaje de reglas de clasificación es un problema clásic o del aprendizaje automático. El algoritmo IRBASIR para la ind ucción de reglas de clasificación basado en relaciones de similaridad per mite descubrir conocimiento a partir de sistemas de decisión qu e contienen rasgos tanto discretos como con tinuos. El mismo ha mostrado obt ener resultados superiores a otro s algoritmos conocidos en este tema. En este artículo se proponen varias modificaciones a este algoritm o basadas en la Teoría de los Conjuntos Borrosos, debido a las ventajas que estos poseen, teniendo en cuenta la medida calidad de similarid ad. Los resultados experimentales muestran que utilizando la Te oría de los Conjuntos Borrosos se obtienen resultados estadísticamente supe riores al algor itmo original.