Mineração de regra de associação em dados dimensionais progressivos e elevados - Prasanna, Dr K
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Association Rule Mining desempenha um papel vital em muitas tarefas significativas de mineração de dados, tais como mineração de padrões freqüentes, associações, padrões sequenciais, padrões fechados e colossais, etc. O aumento exponencial na disponibilidade de conjuntos de dados progressivos e de alta dimensão, tais como dados de microarranjo e expressão genética com características variáveis, permite estudar o desempenho das técnicas de mineração de regras de associação para a descoberta eficiente de regras. Este livro enfatiza a avaliação do desempenho da descoberta de regras de associação…mehr

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Produktbeschreibung
Association Rule Mining desempenha um papel vital em muitas tarefas significativas de mineração de dados, tais como mineração de padrões freqüentes, associações, padrões sequenciais, padrões fechados e colossais, etc. O aumento exponencial na disponibilidade de conjuntos de dados progressivos e de alta dimensão, tais como dados de microarranjo e expressão genética com características variáveis, permite estudar o desempenho das técnicas de mineração de regras de associação para a descoberta eficiente de regras. Este livro enfatiza a avaliação do desempenho da descoberta de regras de associação com métodos de Doubleton Pattern Mining (DPM) para mineração de vários tipos de padrões frequentes a partir de conjuntos de dados progressivos de alta dimensão.
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.