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...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autores: Agustín Sáenz López, Facundo Cortés Martínez, Julio Roberto Betancourt Chávez
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
Descripción
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.