Reglas de asociación en una Base de datos del área médica.
La minería de las reglas de asociación ha sido generalmente aplicada al área de las negocios en especial a las tiendas minoristas, en donde ha tenido un impacto muy importante en la extracción del conocimiento de las bases de datos que se generan en este tipo de negocios, en este artículo se pretend...
| Autores: | , , |
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| Tipo de recurso: | artículo |
| Estado: | Versión publicada |
| Fecha de publicación: | 2017 |
| País: | México |
| Institución: | Universidad Juárez del Estado de Durango |
| Repositorio: | Redalyc-UJED |
| OAI Identifier: | oai:redalyc.org:193954081005 |
| Acceso en línea: | https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=193954081005 https://www.redalyc.org/journal/1939/193954081005/ https://www.redalyc.org/journal/1939/193954081005/html/ https://www.redalyc.org/journal/1939/193954081005/193954081005.epub https://www.redalyc.org/journal/1939/193954081005/movil |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | Ingeniería Minería de datos Confianza mínima Algoritmo Apriori Reglas de asociación |
| Sumario: | La minería de las reglas de asociación ha sido generalmente aplicada al área de las negocios en especial a las tiendas minoristas, en donde ha tenido un impacto muy importante en la extracción del conocimiento de las bases de datos que se generan en este tipo de negocios, en este artículo se pretende aplicar el algoritmo Apriori que es un algoritmo para la obtención de las reglas de asociación a una base de datos del área médica, en donde se muestra que este algoritmo también puede ser usado en áreas diferentes de los negocios y que las reglas de asociación obtenidas sirven para la toma de decisión. |
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