Associative classification with multiobjective tabu search



Título del documento: Associative classification with multiobjective tabu search
Revista: Revista de matemáticas
Base de datos: PERIÓDICA
Número de sistema: 000453507
ISSN: 1409-2433
Autores: 1
Instituciones: 1Instituto de Cibernética, Matemática y Física, Departamento de Matemática Interdisciplinaria, La Habana. Cuba
Año:
Periodo: Jul-Dic
Volumen: 27
Número: 2
Paginación: 333-354
País: Costa Rica
Idioma: Inglés
Tipo de documento: Artículo
Enfoque: Aplicado, descriptivo
Resumen en español Este artículo presenta una aplicación de Búsqueda Tabu Multiobjetivo a la minería de reglas de asociación. Centramos nuestra atención específicamente en la minería de reglas de clasificación, frecuentemente llamada clasificación asociativa, donde la parte consecuente es una clase. Nuestro enfoque se basa en la búsqueda de un conjunto de reglas manipulado como un individuo para la clasificación. Un algoritmo de Búsqueda Tabu es utilizado para encontrar conjuntos de reglas Pareto-Óptimo con respecto a algunos criterios tales como exactitud y complejidad. Aplicamos el siguiente algoritmo de A priori para la extracción de las reglas de asociación del problema en cuestión y entonces una búsqueda Tabu multiobjetivo es realizada para seleccionar subconjuntos de reglas. Reportamos experimentos donde es examinado el efecto de la selección multiobjetivo para algunos conjuntos de datos bien conocidos de la base de datos del almacén de máquinas de aprendizaje de la UCI
Resumen en inglés This paper presents an application of Tabu Search algorithm to association rule mining. We focus our attention specifically on classification rule mining, often called associative classification, where the consequent part of each rule is a class label. Our approach is based on seek a rule set handled as an individual. A Tabu search algorithm is used to search for Pareto-optimal rule sets with respect to some evaluation criteria such as accuracy and complexity. We apply a called Apriori algorithm for an association rules mining and then a multiobjective tabu search to a selection rules. We report experimental results where the effect of our multiobjective selection rules is examined for some well-known benchmark data sets from the UCI machine learning repository
Disciplinas: Bibliotecología y ciencia de la información,
Matemáticas
Palabras clave: Análisis y sistematización de la información,
Matemáticas aplicadas,
Minería de datos,
Análisis combinatorio de datos,
Clasificación asociativa,
Búsqueda tabú,
Optimización multiobjetivo
Keyword: Information analysis,
Applied mathematics,
Data mining,
Combinatorial data analysis,
Associative classification,
Tabu search,
Multiobjective optimization
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