Generación de reglas estadísticas a partir de grandes bases de datos

• Schektman, Yves ^[1] ; Trejos Zelaya, Javier ^[2] ; Troupé, Marylène ^[3]
  1. [1] University of Toulouse II - Le Mirail

     University of Toulouse II - Le Mirail

     Arrondissement de Toulouse, Francia

     
  2. [2] Universidad de Costa Rica

     Universidad de Costa Rica

     Hospital, Costa Rica

     
  3. [3] Universidad de las Antillas-Guyana

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• Localización: Revista de Matemática: Teoría y Aplicaciones, ISSN 2215-3373, ISSN-e 2215-3373, Vol. 1, Nº. 1, 1994, págs. 87-100
• Idioma: español
• DOI: 10.15517/rmta.v1i1.106
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• Resumen
  • español

    Dado un conjunto de variables cualitativas, queremos predecir una o varias de ellas mediante reglas. Proponemos un algoritmo que (i) es guiado por resultados estadísticos en el marco de una geometría relacional, dentro de la cual se utilizan índices de asociación disimétricos, y (ii) efectúa aproximaciones estadísticas y euclidianas. El método iterativo propuesto puede obtener muchas reglas sin tener que introducir a priori sus premisas en el conjunto de conjunciones explicativas que el generador analiza en cada etapa. El algoritmo es de complejidad lineal respecto al número de individuos, por lo que sería particularmente bien adaptado a las grandes bases de datos. Se presentan resultados sobre ejemplos de datos.Palabras clave: reglas de producción, asociación disimétrica, adquisición de conocimientos, distancia relacional, número equivalente.

  • English

    Given a set of categorical variables, we want to predict one or more of them by the way rules. We propose an algorithm that (i) is guided by statistical results in a relational geometry where we use assymetrical association indices, and (ii) makes statistical and euclidian approximations. The iterative method we propose can obtain rules without introducing a priori their premises in the set of independent conjonctions analized by the generator at each step. The algorithm has a linear complexity with regard to the number of individual; this property makes it suitable for large data sets. We present results over data examples.

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