Comparación de clasificaciones en bases de datos ambientales utilizando GESCONDA

• Karina Gibert Oliveras ^[1] ; Xavier Flores ^[2] ; Miquel Sánchez-Marrè ^[1]
  1. [1] Universitat Politècnica de Catalunya

     Universitat Politècnica de Catalunya

     Barcelona, España

     
  2. [2] Universitat de Girona

     Universitat de Girona

     Gerona, España

     
• Localización: Actas del III Taller Nacional de Minería de Datos y Aprendizaje / Roberto Ruiz (aut.) , José Cristobal Riquelme Santos (aut.) , Jesús Salvador Aguilar-Ruiz (aut.) , 2005, ISBN 84-9732-449-8, págs. 299-308
• Idioma: español
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• Resumen

  • Las tecnicas de clasificación tienen una gran importancia en los procesos de descubrimiento de conocimiento porque pueden identificar nuevos grupos o clases de objetos en bases datos. Así, existen metodos de aprendizaje no supervisado, que han resultado ser muy utiles en bases de datos desconocidas, no etiquetadas y poco estructuradas como las ambientales. En este artículo se analizan y comparan diferentes algoritmos de clasificacion. ´ Estos se ´ aplican a una base de datos ambiental real para estudiar el impacto el metodo en la identificación de ´ los estados característicos de este tipo de dominios. La comparación de los diferentes métodos se lleva ´ a cabo mediante el sistema GESCONDA, prototipo de herramienta de data mining. La base de datos utilizada en este estudio proviene de una planta de tratamiento de aguas residuales situada en Catalunya, en la que se tomaron muestras en diferentes puntos durante un periodo de 149 dias