Algoritmo de la Minería de Datos
Resumen
Se introduce la tecnología de la Minería de Datos (Data Mining), en la cual se indica sus orígenes, su propósito, se da una clasificación de sus métodos y se describe brevemente sus algoritmos más populares. Al final se realiza un análisis de las diferencias entre la Minería de Datos y la Estadística y la oportunidad que tiene la carrera de Estadística e Informática de aplicar esta tecnología de nuestro medio.
Citas
1. Hand D., Mannila H. y Smyth P. “Principles of Data Mining” MIT Press. 2001
2. PRUDSYS: Documentación de la librería de clases XELOPES, 2002
3. Widrow B. “30 Years of Adaptative Neuronal Networks: Perceptron, Madline, and Backpropagation” Proceedings of the IEEE September 1990
4. Jain Anil K. “Artificial Neuronal Networks: A tutorial” Computer IEEE Maro 1996
5. Cover T y Hart P. “Nearest Neighbor Patter Classification” IEEE trans Inf. Theory Vol 13 pp 21-27 1967
6. Lippman R. “An Introduction to Neuronal Computing” IEEE ASSP Magazine pp 4-22 Abril 1987
7. Bezdek J. “Computing with Uncertainty” IEEE Communications magazine Septiembre 1992
8. Kdnuggets (2003) “Data Mining, Knowledge Discovery”, Genomic Mining, Web Mining http://www.kdnuggets.com/ (Abril 2003)
2. PRUDSYS: Documentación de la librería de clases XELOPES, 2002
3. Widrow B. “30 Years of Adaptative Neuronal Networks: Perceptron, Madline, and Backpropagation” Proceedings of the IEEE September 1990
4. Jain Anil K. “Artificial Neuronal Networks: A tutorial” Computer IEEE Maro 1996
5. Cover T y Hart P. “Nearest Neighbor Patter Classification” IEEE trans Inf. Theory Vol 13 pp 21-27 1967
6. Lippman R. “An Introduction to Neuronal Computing” IEEE ASSP Magazine pp 4-22 Abril 1987
7. Bezdek J. “Computing with Uncertainty” IEEE Communications magazine Septiembre 1992
8. Kdnuggets (2003) “Data Mining, Knowledge Discovery”, Genomic Mining, Web Mining http://www.kdnuggets.com/ (Abril 2003)
