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Técnicas y Modelos de Mineria de Datos

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  1. 1. Técnicas y Modelos Utilizados en la Mineria de Datos Iloylan Wald
  2. 2. Tarea de la Minería de Datos 0 La tarea de minería de datos es el análisis automático o semi-automático de grandes cantidades de datos para extraer patrones interesantes hasta ahora desconocidos. 0 Un manera de lograr la obtener conocimiento de los datos es la Clasificación (discriminación) 0 Es la tarea mas común dentro de la minería de datos 0 Empareja o asocia datos a grupos predefinidos (aprendizaje supervisado). 0 Encuentra modelos (funciones) que describen y 0 distinguen clases o conceptos para futuras 0 Predicciones 0 Los métodos que se presentan a continuación pueden desarrollarse a través múltiples algoritmos.
  3. 3. Arboles de Decisión (Decision Trees) 0 Los Arboles de Decisión pertenece directamente a la tarea de clasificación. 0 Es un método comúnmente utilizado en minería de datos. 0 Se trata de crear un modelo que prediga el valor de una variable objetivo(llamada variable dependiente) basándose en varias variables de entrada (llamadas independientes, siendo los campos en el grupo de datos – dataset) Identificación de Especies en la Fauna
  4. 4. Análisis de Enlace (Link Analysis) 0 El análisis de enlace es el proceso de crear redes de objetos interconectados para explorar patrones y tendencias. Es parte de una rama de la matemática llamada “teoría de graficas” - Barry and Linoff, 1997 0 Cada objeto recibe el nombre de nodo y el enlace se llama conexión. Relación entre artículos comprados
  5. 5. Redes Neuronales Arificiales 0 Las Redes Neuronales Artificiales (RNA) son modelos matemáticos que permiten hacer computación inteligente y llevar a cabo tareas como: reconocimiento de patrones, memorias y aprendizaje asociativo, control adaptivo, predicción de series de tiempo, clasificación de señales y clustering, entre otras. - A. K. Jain, J. Mao, K. Mohiuddin 1996 0 Considerado como un método de clasificación. Gestión de Cuencas Hidrográficas

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