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dc.contributor.advisorMorales-Bueno, Rafael es_ES
dc.contributor.authorFortes, Inmaculada es_ES
dc.contributor.otherDepartamento de Lenguajes y Ciencias de la Computaciónes_ES
dc.date.accessioned2010-04-29T09:32:52Z
dc.date.available2010-04-29T09:32:52Z
dc.date.created2002
dc.date.issued2001
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10630/2638
dc.description.abstractEste trabajo se enmarca dentro del área de descubrimiento de conocimiento, concretamente en el área de la prospección de datos. En los últimos años, la capacidad de generar y almacenar datos ha crecido de una forma considerable llegando a cantidades enormes. Por lo tanto, surge la necesidad de desarrollar nuevas técnicas con la capacidad para analizar de manera automática grandes volúmenes de datos y cuyo fin es obtener información útil y valiosa. Dentro del descubrimiento de conocimiento se encuentra el área de la prospección de datos. Este trabajo se centra en las tareas de asociación, clasificación y prospección en la red. En el capitulo 1 hacemos un rápido recorrido por las nociones básicas utilizadas en los siguientes capítulos. En el capitulo 2 incluimos como primera aportación de este trabajo la generalización de la búsqueda en bases de datos de conjuntos frecuentes con atributos positivos y negativos. En primer lugar, se formaliza el problema introduciendo un lenguaje, una relación de especialización y un predicado adecuados. A partir de ahí, se introducen las definiciones necesarias para los ítem sets con atributos negativos para a continuación presentar las proposiciones que nos llevaran a los algoritmos que se han desarrollado para obtener todos los conjuntos frecuentes con el menor esfuerzo computacional, es decir, evitado evaluar directamente cada conjunto en la base de datos y calculando su frecuencia a partir de las frecuencias ya calculadas de determinados conjuntos. En el capitulo 3 adaptamos los algoritmos de aprendizaje de árboles de decisión para considerar las experiencias que tienen valores desconocidos en algún atributo. Definimos un criterio general de división, asignamos valores a los valores desconocidos teniendo en cuenta la información dado por los valores del atributo y de la clase y estudiamos la predicción de observaciones con valores desconocidos.es_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.subjectMinería de datos - Tesis doctoraleses_ES
dc.titleProspección de datos, aprendizaje computacional y técnicas estadísticas para la obtención de reglases_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/doctoralThesises_ES


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