K- medias axial en el análisis de canastas de productos

El análisis de canastas de productos, generalmente se hace mediante el uso de reglas de asociación que dependiendo del tipo de datos de que se disponga, pueden ser binarias, lineales, secuenciales, etc. El algoritmo a priori para generar reglas de asociación brinda buena información para el análisis...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor: Tenjo Morales, Ana Isabel
Tipo de recurso: tesis de maestría
Estado:Versión aceptada para publicación
Fecha de publicación:2011
País:Colombia
Institución:Universidad Nacional de Colombia
Repositorio:Repositorio UN
Idioma:español
OAI Identifier:oai:repositorio.unal.edu.co:unal/8627
Acceso en línea:https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/8627
http://bdigital.unal.edu.co/5296/
Access Level:acceso abierto
Palabra clave:51 Matemáticas / Mathematics
Análisis de canastas de productos
K-medias axial
Reglas de asociación
Algoritmo apriori / Analysis of product baskets
Axial K-means
Association rules
Apriori algorithm
id CO_8fbdb8db089eff15d50ca31a4eec5dd2
oai_identifier_str oai:repositorio.unal.edu.co:unal/8627
network_acronym_str CO
network_name_str Colombia
repository_id_str
spelling K- medias axial en el análisis de canastas de productosAxial K-means in the analysis of product basketsTenjo Morales, Ana Isabel51 Matemáticas / MathematicsAnálisis de canastas de productosK-medias axialReglas de asociaciónAlgoritmo apriori / Analysis of product basketsAxial K-meansAssociation rulesApriori algorithmEl análisis de canastas de productos, generalmente se hace mediante el uso de reglas de asociación que dependiendo del tipo de datos de que se disponga, pueden ser binarias, lineales, secuenciales, etc. El algoritmo a priori para generar reglas de asociación brinda buena información para el análisis de canastas, pero genera gran cantidad de reglas, presentando dificultades para los investigadores que necesitan identificar la información verdaderamente relevante para usarla en la toma de decisiones. Buscando superar estas deficiencias se han propuesto diversas técnicas entre las que están algunos métodos de clasificación que han mejorado los resultados pero que requieren de información adicional para su uso. Este trabajo presenta una metodología para el análisis de canastas de productos, mediante la aplicación del método de clasificación para análisis de datos textuales llamado K- medias axial- KMA; el cual permite clasificar las canastas por tipos de productos, y proporciona resultados que se pueden utilizar para mejorar el proceso de construcción de reglas de asociación binarias, sin necesidad de información adicional. Desde los resultados se puede concluir que el uso del KMA es una buena alternativa que mejora y facilita el análisis de canastas de productos / Abstract. The analysis of product baskets is generally made using association rules, depending on the available type of data which can be binary, linear, sequential, etc. Although the usual algorithm to generate association rules provide good information for the analysis of baskets, it generates too many rules which make difficult to identify the relevant information to use in the decision making process. To overcome these shortcomings different techniques have been proposed, among them there are some classification methods, which improve the results, but require additional information to be used. This paper presents a methodology for the analysis of product baskets by applying the method for classification of textual data analysis called axial K - means KMA, which allows us to sort the baskets by product and provides results that can be used to improve the construction process of binary association rules, without additional information. From the results can be concluded that the use of KMA is a good alternative to improve and ease the analysis of product basketsMaestríaPardo Turriago, Campo Elías2019-06-24T17:33:53Z2019-06-24T17:33:53Z2011Trabajo de grado - Maestríainfo:eu-repo/semantics/masterThesisinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_bdcchttp://purl.org/coar/version/c_ab4af688f83e57aaTexthttp://purl.org/redcol/resource_type/TMapplication/pdfapplication/pdfhttps://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/8627http://bdigital.unal.edu.co/5296/spaUniversidad Nacional de Colombia Sede Bogotá Facultad de Ciencias Departamento de EstadísticaDepartamento de EstadísticaTenjo Morales, Ana Isabel (2011) K- medias axial en el análisis de canastas de productos / Axial K-means in the analysis of product baskets. Maestría thesis, Universidad Nacional de Colombia.Derechos reservados - Universidad Nacional de ColombiaAtribución-NoComercial 4.0 Internacionalhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositorio UNinstname:Universidad Nacional de Colombiainstacron:Universidad Nacional de Colombia2023-09-03T04:04:29Z
dc.title.none.fl_str_mv K- medias axial en el análisis de canastas de productos
Axial K-means in the analysis of product baskets
title K- medias axial en el análisis de canastas de productos
spellingShingle K- medias axial en el análisis de canastas de productos
Tenjo Morales, Ana Isabel
51 Matemáticas / Mathematics
Análisis de canastas de productos
K-medias axial
Reglas de asociación
Algoritmo apriori / Analysis of product baskets
Axial K-means
Association rules
Apriori algorithm
title_short K- medias axial en el análisis de canastas de productos
title_full K- medias axial en el análisis de canastas de productos
title_fullStr K- medias axial en el análisis de canastas de productos
title_full_unstemmed K- medias axial en el análisis de canastas de productos
title_sort K- medias axial en el análisis de canastas de productos
dc.creator.none.fl_str_mv Tenjo Morales, Ana Isabel
author Tenjo Morales, Ana Isabel
author_facet Tenjo Morales, Ana Isabel
author_role author
dc.contributor.none.fl_str_mv Pardo Turriago, Campo Elías
dc.subject.none.fl_str_mv 51 Matemáticas / Mathematics
Análisis de canastas de productos
K-medias axial
Reglas de asociación
Algoritmo apriori / Analysis of product baskets
Axial K-means
Association rules
Apriori algorithm
topic 51 Matemáticas / Mathematics
Análisis de canastas de productos
K-medias axial
Reglas de asociación
Algoritmo apriori / Analysis of product baskets
Axial K-means
Association rules
Apriori algorithm
description El análisis de canastas de productos, generalmente se hace mediante el uso de reglas de asociación que dependiendo del tipo de datos de que se disponga, pueden ser binarias, lineales, secuenciales, etc. El algoritmo a priori para generar reglas de asociación brinda buena información para el análisis de canastas, pero genera gran cantidad de reglas, presentando dificultades para los investigadores que necesitan identificar la información verdaderamente relevante para usarla en la toma de decisiones. Buscando superar estas deficiencias se han propuesto diversas técnicas entre las que están algunos métodos de clasificación que han mejorado los resultados pero que requieren de información adicional para su uso. Este trabajo presenta una metodología para el análisis de canastas de productos, mediante la aplicación del método de clasificación para análisis de datos textuales llamado K- medias axial- KMA; el cual permite clasificar las canastas por tipos de productos, y proporciona resultados que se pueden utilizar para mejorar el proceso de construcción de reglas de asociación binarias, sin necesidad de información adicional. Desde los resultados se puede concluir que el uso del KMA es una buena alternativa que mejora y facilita el análisis de canastas de productos / Abstract. The analysis of product baskets is generally made using association rules, depending on the available type of data which can be binary, linear, sequential, etc. Although the usual algorithm to generate association rules provide good information for the analysis of baskets, it generates too many rules which make difficult to identify the relevant information to use in the decision making process. To overcome these shortcomings different techniques have been proposed, among them there are some classification methods, which improve the results, but require additional information to be used. This paper presents a methodology for the analysis of product baskets by applying the method for classification of textual data analysis called axial K - means KMA, which allows us to sort the baskets by product and provides results that can be used to improve the construction process of binary association rules, without additional information. From the results can be concluded that the use of KMA is a good alternative to improve and ease the analysis of product baskets
publishDate 2011
dc.date.none.fl_str_mv 2011
2019-06-24T17:33:53Z
2019-06-24T17:33:53Z
dc.type.none.fl_str_mv Trabajo de grado - Maestría
info:eu-repo/semantics/masterThesis
info:eu-repo/semantics/acceptedVersion
http://purl.org/coar/resource_type/c_bdcc
http://purl.org/coar/version/c_ab4af688f83e57aa
Text
http://purl.org/redcol/resource_type/TM
format masterThesis
status_str acceptedVersion
dc.identifier.none.fl_str_mv https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/8627
http://bdigital.unal.edu.co/5296/
url https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/8627
http://bdigital.unal.edu.co/5296/
dc.language.none.fl_str_mv spa
language spa
dc.relation.none.fl_str_mv Universidad Nacional de Colombia Sede Bogotá Facultad de Ciencias Departamento de Estadística
Departamento de Estadística
Tenjo Morales, Ana Isabel (2011) K- medias axial en el análisis de canastas de productos / Axial K-means in the analysis of product baskets. Maestría thesis, Universidad Nacional de Colombia.
dc.rights.none.fl_str_mv Derechos reservados - Universidad Nacional de Colombia
Atribución-NoComercial 4.0 Internacional
http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/
info:eu-repo/semantics/openAccess
rights_invalid_str_mv Derechos reservados - Universidad Nacional de Colombia
Atribución-NoComercial 4.0 Internacional
http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
application/pdf
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Repositorio UN
instname:Universidad Nacional de Colombia
instacron:Universidad Nacional de Colombia
instname_str Universidad Nacional de Colombia
instacron_str Universidad Nacional de Colombia
institution Universidad Nacional de Colombia
reponame_str Repositorio UN
collection Repositorio UN
_version_ 1825052059701870592
score 15,811543

Similares en LA Referencia