Minería de reglas de asociación en datos progresivos y de alta dimensión - Prasanna, K.
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La minería de reglas de asociación desempeña un papel vital en muchas tareas significativas de minería de datos, como la minería de patrones frecuentes, asociaciones, patrones secuenciales, patrones cerrados y colosales, etc. El aumento exponencial de la disponibilidad de conjuntos de datos progresivos y de alta dimensión, como los datos de microarrays y de expresión génica con características variables, permite estudiar el rendimiento de las técnicas de minería de reglas de asociación para un descubrimiento de reglas eficiente. Este libro hace hincapié en la evaluación del rendimiento del…mehr

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Produktbeschreibung
La minería de reglas de asociación desempeña un papel vital en muchas tareas significativas de minería de datos, como la minería de patrones frecuentes, asociaciones, patrones secuenciales, patrones cerrados y colosales, etc. El aumento exponencial de la disponibilidad de conjuntos de datos progresivos y de alta dimensión, como los datos de microarrays y de expresión génica con características variables, permite estudiar el rendimiento de las técnicas de minería de reglas de asociación para un descubrimiento de reglas eficiente. Este libro hace hincapié en la evaluación del rendimiento del descubrimiento de reglas de asociación con métodos de minería de patrones de Doubleton (DPM) para la minería de varios tipos de patrones frecuentes a partir de conjuntos de datos progresivos de alta dimensión.
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Autorenporträt
El Dr. K Prasanna se doctoró en CSE por la JNTU-Hyderabad y actualmente trabaja como profesor asociado en CSE, AITS, Rajampet. Sus intereses de investigación son la minería de datos, la inteligencia artificial, el aprendizaje automático y la ciencia y el análisis de datos. Ha recibido una beca del AICTE y ha dirigido 2 doctorados. Es autor de 2 libros y ha publicado varios artículos.