Algoritmo clique
Páginas: 3 (660 palabras)
Publicado: 23 de abril de 2010
1. Introducción
La minería de datos comprende un conjunto de técnicas, algoritmos y métodos que permiten a partir de un conjunto de datos obtenido de distintas fuentes alcanzar conocimientosnuevos. Conocimiento que a priori era desconocido pero que tras su estudio y análisis puede ser potencialmente útil para una determinada entidad. Esta información resultante obtenida con minería dedatos puede ser importante en la toma de decisiones, haciendo a este campo parte de las herramientas de inteligencia en los negocios. Muchas empresas crean y mantiene bases de datos especiales para usosde minería de datos, donde centralizan la información que puede ser potencialmente útil en lo que respecta a las distintas áreas del negocio (segmentos de mercado, marketing, riesgos en inversiones,etc).
Para Realizar un proyecto o un estudio sobre la minería de datos se deben llevar a cabo diferentes fases:
1. Comprensión del negocio y del problema que se quiere resolver y fijar un objetivodeseado a descubrir.
2. Determinación, obtención y limpieza de los datos necesarios a usar.
3. Determinar técnicas, algoritmos y métodos usados comúnmente en minería de datos que puedanaplicarse en proyecto. Además de una primera visualización de los datos para obtener las primeras conclusiones.
4. Análisis de los resultados, verificando si son coherentes y contrarrestar con losobtenidos mediante visualización grafica, y determinar si se requiere un nuevo estudio.
Este proceso consta de fases muy claras y definidas. Si revisamos la fase 3, menciona un punto central delproceso. En minería de datos suelen utilizarse muchos algoritmos desarrollados en diferentes áreas de la inteligencia artificial. Como por ejemplo Reglas de Clasificación, Estimación /predicción, Reglas deAsociación y Clustering. Este último será el tema clave para el desarrollo de éste proyecto y en lo que se basará todo el estudio.
2. Estrategia de implementación
La implementación del...
La minería de datos comprende un conjunto de técnicas, algoritmos y métodos que permiten a partir de un conjunto de datos obtenido de distintas fuentes alcanzar conocimientosnuevos. Conocimiento que a priori era desconocido pero que tras su estudio y análisis puede ser potencialmente útil para una determinada entidad. Esta información resultante obtenida con minería dedatos puede ser importante en la toma de decisiones, haciendo a este campo parte de las herramientas de inteligencia en los negocios. Muchas empresas crean y mantiene bases de datos especiales para usosde minería de datos, donde centralizan la información que puede ser potencialmente útil en lo que respecta a las distintas áreas del negocio (segmentos de mercado, marketing, riesgos en inversiones,etc).
Para Realizar un proyecto o un estudio sobre la minería de datos se deben llevar a cabo diferentes fases:
1. Comprensión del negocio y del problema que se quiere resolver y fijar un objetivodeseado a descubrir.
2. Determinación, obtención y limpieza de los datos necesarios a usar.
3. Determinar técnicas, algoritmos y métodos usados comúnmente en minería de datos que puedanaplicarse en proyecto. Además de una primera visualización de los datos para obtener las primeras conclusiones.
4. Análisis de los resultados, verificando si son coherentes y contrarrestar con losobtenidos mediante visualización grafica, y determinar si se requiere un nuevo estudio.
Este proceso consta de fases muy claras y definidas. Si revisamos la fase 3, menciona un punto central delproceso. En minería de datos suelen utilizarse muchos algoritmos desarrollados en diferentes áreas de la inteligencia artificial. Como por ejemplo Reglas de Clasificación, Estimación /predicción, Reglas deAsociación y Clustering. Este último será el tema clave para el desarrollo de éste proyecto y en lo que se basará todo el estudio.
2. Estrategia de implementación
La implementación del...
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