Estimación y toma de decisiones mediante Minería de Datos
En este capítulo se describen diversas técnicas de Minería de Datos que muestran la utilidad de las mismas para la extracción de conocimiento en proyectos de desarrollo del Software. En concreto, se describen las tres fases centrales del proceso: el preprocesado de los datos, mediante la selección d...
| Autores: | , , |
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| Tipo de recurso: | capítulo de libro |
| Estado: | Versión publicada |
| Fecha de publicación: | 2007 |
| País: | España |
| Institución: | Universidad de Sevilla (US) |
| Repositorio: | idUS. Depósito de Investigación de la Universidad de Sevilla |
| OAI Identifier: | oai:idus.us.es:11441/146681 |
| Acceso en línea: | https://hdl.handle.net/11441/146681 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | Aprendizaje Evolutivo Exploración Visual Gestión de Proyectos Software Minería de Datos Selección de Atributos |
| Sumario: | En este capítulo se describen diversas técnicas de Minería de Datos que muestran la utilidad de las mismas para la extracción de conocimiento en proyectos de desarrollo del Software. En concreto, se describen las tres fases centrales del proceso: el preprocesado de los datos, mediante la selección de los atributos más relevantes; la Minería de Datos, aplicando una herramienta de aprendizaje evolutivo: y la visualización de los resultados, para ayudar de forma interactiva a guiar la búsqueda y a simplificar en gran medida tanto el análisis de los datos como la interpretación de los resultados. Los experimentos realizados reflejan la validez de los métodos aplicados, mostrando la posibilidad de clasificar datos sobre proyectos software con un número reducido de atributos. |
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