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Tcnicas de Minera de
Datos
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Tcnicas de Minera deDatosLas tcnicas de Minera de Datos
(una etapa dentro del procesocompleto de KDD) intentan
obtener patrones o modelos apartir de los datos recopilados.
Decidir si los modelos obtenidosson tiles o no suele requerir unavaloracin subjetiva por parte del
usuario.
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Tcnicas de Minera deDatosLas tcnicas de Minera deDatos se clasican en dos
!randes cate!oras"supervisadas o predictivas# no supervisadas odescriptivas.
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cn cas e ner a eDatos
Tcnicas
$o%upervisad
as
&lusterin!
$umrico
&onceptual
'robabilstico
sociacin 'riori
%upervisadas
'rediccin
e!resin
*rboles deprediccin
+stimadorde ncleos
&lasicacin
Tabla dedecisin
*rboles dedecisin
,nduccinde re!las
-asado enejemplares
edes deneuronas
L!icaborrosa
Tcnicas!enticas
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Tcnicas de Minera deDatosLas predicciones se utilian para prever el
comportamiento /uturo de al!n tipo deentidad mientras que una descripcinpuede a#udar a su comprensin.
0a# al!oritmos o tcnicas que puedenservir para distintos propsitos1 por
ejemplo1 las redes de neuronas puedenservir para prediccin1 clasicacin eincluso para aprendiaje no supervisado.
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Tcnicas de Minera deDatos+l aprendiaje inductivo no
supervisado estudia elaprendiaje sin la a#uda del
maestro2 es decir1 se aborda elaprendiaje sin supervisin #trata de ordenar los ejemplos en
una jerarqua.
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Tcnicas de Minera deDatos3ste es el proceder de los
sistemas que realian clusterin!conceptual # de los que se dice
tambin que adquieren nuevosconceptos. 4tra posibilidadcontemplada para estos sistemas
es la de sintetiar conocimientocualitativo o cuantitativo1 objetivode los sistemas que llevan a cabotareas de descubrimiento.
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Tcnicas de Minera deDatos+n el aprendiaje inductivo
supervisado e5iste un atributoespecial1 normalmente
denominado clase1 presente entodos los ejemplos que especicasi el ejemplo pertenece o no a un
cierto concepto1 que ser6 elobjetivo del aprendiaje.
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Tcnicas de Minera deDatos+l atributo clase normalmente
toma los valores 7 # 81 quesi!nican la pertenencia o no del
ejemplo al concepto que se tratade aprender2 es decir1 que elejemplo ejemplica positivamente
al concepto 8pertenece alconcepto8 o bien lo ejemplicane!ativamente 8que no perteneceal concepto.
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Tcnicas de Minera deDatosMediante una !eneraliacin del
papel del atributo clase1 cualquieratributo puede desempe9ar ese
papel1 convirtindose laclasicacin de los ejemplosse!n los valores del atributo
en cuestin1 en el objeto delaprendiaje.
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Tcnicas de Minera deDatos+5presado en una /orma breve1 el
objetivo del aprendiajesupervisado es" a partir de un
conjunto de ejemplos1denominados de entrenamiento1de un cierto dominio D de ellos1
construir criterios para determinarel valor del atributo clase en unejemplo cualquiera del dominio.
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