Técnicas de minería de datos como alternativa a las técnicas estadísticas de discriminación y clasificación multivariadas clásicas
- Autores
- Dieser, María Paula; Martín, María Cristina; Schlaps, Erica; Bolaño, Vanina Celeste; Cavero, Lorena Verónica; Irribarra, María de los Ángeles; Solaro, Claudina; Wagner, Laura; Titionik, Diamela
- Año de publicación
- 2015
- Idioma
- español castellano
- Tipo de recurso
- documento de conferencia
- Estado
- versión publicada
- Descripción
- En este trabajo se describe brevemente una de las líneas de investigación que se están llevando a cabo en el Departamento de Matemática de la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales de la Universidad Nacional de La Pampa, en relación a Métodos Multivariados Discriminantes y de Clasificación, y su sensibilidad y fiabilidad en la aplicación a diferentes problemas reales o simulados. Si bien el estudio puede centrarse en ciertos métodos que podrían entenderse como clásicos y de una esencia más estadística, es indudable que, en los últimos años, se ha producido un gran crecimiento en las capacidades de generar y recolectar datos. En estos enormes volúmenes de datos, existe gran cantidad de información a la que sería difícil, cuando no imposible, acceder mediante los métodos clásicos. Técnicas propias de la Minería de Datos, posibilitan el análisis de estas masas de datos, en búsqueda de patrones y predicciones, que permitan generar información útil a partir de ellos. Se pretende, entonces, comparar las diferentes técnicas estadísticas clásicas con las propias de la Minería de Datos en las tareas de Discriminación y Clasificación, estableciendo similitudes y diferencias, y analizando las estimaciones que se obtienen con ellas al aplicarlas a problemas reales o simulados.
Eje: Base de Datos y Minería de Datos
Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI) - Materia
-
Ciencias Informáticas
Data mining
Clasificación
Neural nets
Clustering - Nivel de accesibilidad
- acceso abierto
- Condiciones de uso
- http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
- Repositorio
- Institución
- Universidad Nacional de La Plata
- OAI Identificador
- oai:sedici.unlp.edu.ar:10915/45521
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Técnicas de minería de datos como alternativa a las técnicas estadísticas de discriminación y clasificación multivariadas clásicasDieser, María PaulaMartín, María CristinaSchlaps, EricaBolaño, Vanina CelesteCavero, Lorena VerónicaIrribarra, María de los ÁngelesSolaro, ClaudinaWagner, LauraTitionik, DiamelaCiencias InformáticasData miningClasificaciónNeural netsClusteringEn este trabajo se describe brevemente una de las líneas de investigación que se están llevando a cabo en el Departamento de Matemática de la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales de la Universidad Nacional de La Pampa, en relación a Métodos Multivariados Discriminantes y de Clasificación, y su sensibilidad y fiabilidad en la aplicación a diferentes problemas reales o simulados. Si bien el estudio puede centrarse en ciertos métodos que podrían entenderse como clásicos y de una esencia más estadística, es indudable que, en los últimos años, se ha producido un gran crecimiento en las capacidades de generar y recolectar datos. En estos enormes volúmenes de datos, existe gran cantidad de información a la que sería difícil, cuando no imposible, acceder mediante los métodos clásicos. Técnicas propias de la Minería de Datos, posibilitan el análisis de estas masas de datos, en búsqueda de patrones y predicciones, que permitan generar información útil a partir de ellos. Se pretende, entonces, comparar las diferentes técnicas estadísticas clásicas con las propias de la Minería de Datos en las tareas de Discriminación y Clasificación, estableciendo similitudes y diferencias, y analizando las estimaciones que se obtienen con ellas al aplicarlas a problemas reales o simulados.Eje: Base de Datos y Minería de DatosRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI)2015-04info:eu-repo/semantics/conferenceObjectinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionObjeto de conferenciahttp://purl.org/coar/resource_type/c_5794info:ar-repo/semantics/documentoDeConferenciaapplication/pdfhttp://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/45521spainfo:eu-repo/semantics/openAccesshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 2.5 Argentina (CC BY-NC-SA 2.5)reponame:SEDICI (UNLP)instname:Universidad Nacional de La Platainstacron:UNLP2025-09-29T11:02:21Zoai:sedici.unlp.edu.ar:10915/45521Institucionalhttp://sedici.unlp.edu.ar/Universidad públicaNo correspondehttp://sedici.unlp.edu.ar/oai/snrdalira@sedici.unlp.edu.arArgentinaNo correspondeNo correspondeNo correspondeopendoar:13292025-09-29 11:02:22.02SEDICI (UNLP) - Universidad Nacional de La Platafalse |
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En este trabajo se describe brevemente una de las líneas de investigación que se están llevando a cabo en el Departamento de Matemática de la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales de la Universidad Nacional de La Pampa, en relación a Métodos Multivariados Discriminantes y de Clasificación, y su sensibilidad y fiabilidad en la aplicación a diferentes problemas reales o simulados. Si bien el estudio puede centrarse en ciertos métodos que podrían entenderse como clásicos y de una esencia más estadística, es indudable que, en los últimos años, se ha producido un gran crecimiento en las capacidades de generar y recolectar datos. En estos enormes volúmenes de datos, existe gran cantidad de información a la que sería difícil, cuando no imposible, acceder mediante los métodos clásicos. Técnicas propias de la Minería de Datos, posibilitan el análisis de estas masas de datos, en búsqueda de patrones y predicciones, que permitan generar información útil a partir de ellos. Se pretende, entonces, comparar las diferentes técnicas estadísticas clásicas con las propias de la Minería de Datos en las tareas de Discriminación y Clasificación, estableciendo similitudes y diferencias, y analizando las estimaciones que se obtienen con ellas al aplicarlas a problemas reales o simulados. |
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