Algoritmos de Clasificación (Mineria de Datos)

7/25/2019 Algoritmos de Clasificacin (Mineria de Datos)

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Tabla de ilustraciones

Ilustracin i Funcionamiento de Minera de datos...............................................5Contenido

INTRODUCCION...................................................................................................3

CONTENIDO.........................................................................................................4

Defnicin......................................................................................................... 4

Caractersticas.................................................................................................5

Precursores......................................................................................................6

Trabajos realiados..........................................................................................6

CONCLUSION.....................................................................................................!"

#I#$I%&'(F)(....................................................................................................!!


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INTRODUCCION

Algoritmo? Es una secuencia de pasos ordenados para lograr una tarea

espec!ica" Cuando nosotros #ueremos $ace un postre% pastel o comida &u'

$acemos?% bueno primero conseguimos los ingredientes% luego $acemos paso a

paso lo dem(s para lograr la meta"

La computadora no solamente es una m(#uina #ue puede reali)ar procesos para

darnos resultados% sin #ue tengamos la noci*n e+acta de las operaciones #ue

reali)a para llegar a esos resultados" Con la computadora adem(s de lo anterior

tambi'n podemos dise,ar soluciones a la medida% de problemas espec!icos #ue

se nos presenten" -(s a.n% si estos in/olucran operaciones matem(ticas

comple0as 12o repetiti/as% o re#uieren del mane0o de un /olumen mu1 grande de

datos"3

El dise,o de soluciones a la medida de nuestros problemas% re#uiere como en

otras disciplinas una metodologa #ue nos ense,e de manera gradual% la !orma de

llegar a estas soluciones" A las soluciones creadas por computadora se les conoce

comoprogramas1 no son m(s #ue una serie de operaciones #ue reali)a la

computadora para llegar a un resultado% con un grupo de datos espec!icos" Lo

anterior nos lle/a al ra)onamiento de #ue un programanos sir/e para solucionar

un problema espec!ico" 4ara poder reali)arprogramas% adem(s de conocer la

metodologa mencionada% tambi'n debemos de conocer% de manera espec!ica las

!unciones #ue pueden reali)ar la computadora 1 las !ormas en #ue se pueden

mane0ar los elementos #ue $a1 en la misma"

Computadora5Es un dispositi/o electr*nico utili)ado para procesar in!ormaci*n 1obtener resultados" Los datos 1 la in!ormaci*n se pueden introducir en la

computadora como entrada 6input7 1 a continuaci*n se procesan para producir una

salida 6output7"

Los algoritmos de ordenamiento nos permiten% como su nombre lo dice% ordenar"

En este caso% nos ser/ir(n para ordenar /ectores o matrices con /alores

asignados aleatoriamente" Nos centraremos en los m'todos m(s populares%

anali)ando la cantidad de comparaciones #ue suceden% el tiempo #ue demora 1

re/isando el c*digo% escrito en 8a/a% de cada algoritmo" Este in!orme nos permitir(

conocer m(s a !ondo cada m'todo distinto de ordenamiento% desde uno simple$asta el m(s comple0o" Se reali)aran comparaciones en tiempo de e0ecuci*n% pre9

re#uisitos de cada algoritmo% !uncionalidad% alcance% etc"

!Ale+ander O/iedo :adul% ;


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CONTENIDO

Defnicin

4ara poder ordenar una cantidad determinada de n.meros almacenadas en un /ector o

matri)% e+isten distintos m'todos 6algoritmos7 con distintas caractersticas 1 comple0idad"

E+iste desde el m'todo m(s simple% como el @ubblesort 6o -'todo @urbu0a7% #ue sonsimples iteraciones% $asta el &uicsort 6-'todo R(pido7% #ue al estar optimi)ado usando

recursi*n% su tiempo de e0ecuci*n es menor 1 es m(s e!ecti/o"

-ETODOS RECURSIBOS

Estos m'todos son a.n m(s comple0os% re#uieren de ma1or atenci*n 1 conocimiento para

ser entendidos" Son r(pidos 1 e!ecti/os% utili)an generalmente la t'cnica Di/ide 1

/encer(s% #ue consiste en di/idir un problema grande en /arios pe#ue,os para #ue sea

m(s !(cil resol/erlos" -ediante llamadas recursi/as a s mismos% es posible #ue el tiempo

de e0ecuci*n 1 de ordenaci*n sea m(s *ptimo"

Dentro de los algoritmos recursi/os encontramos5

Ordenamiento por -e)clas 6merge7

Ordenamiento R(pido 6#uic7

-ETODO DE LA @UR@U8A

El m'todo de la burbu0a es uno de los m(s simples% es tan !(cil como comparar todos los

elementos de una lista contra todos% si se cumple #ue uno es ma1or o menor a otro%

entonces los intercambia de posici*n"

4or e0emplo% imaginemos #ue tenemos los siguientes /alores5

3 ; F

Lo #ue $ara una burbu0a simple% seria comen)ar recorriendo los /alores de i)#" a

derec$a% comen)ando por el " Lo compara con el % con el 3% con el ; 1 con el F% si es

ma1or o menor 6dependiendo si el orden es ascendiente o descendente7 se intercambian

de posici*n" Luego continua con el siguiente% con el % 1 lo compara con todos los

elementos de la lista% esperando /er si se cumple o no la misma condici*n #ue con el

primer elemento" As% sucesi/amente% $asta el .ltimo elemento de la lista

-INERIA DE DATOS

Con/ertir datos en conocimiento para tomar decisiones Es importante la inteligibilidad del

conocimiento obtenido 6los modelos estadsticos no son siempre sencillos de entender7

-D G @@DD H estadstica H aprendi)a0e autom(tico

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Caractersticas

E/oluci*n de la Tecnologa @D aplicado a minera 1 e+tracci*n de datos"

3;Js 1 antes

Creaci*n de las @D en arc$i/os

primiti/os E/oluci*n de la Tecnologa @D

3K;Js $asta principios de los 3>;Js

@D 8er(r#uicas 1 de Red

@D Relacionales

erramientas de modelado de datos

6Entidad9Relaci*n7

Inde+ado 1 t'cnicas de organi)aci*n 6@9

trees% as$ing7

Lengua0es de #ueries S&L% etc"

Inter!aces de usuario 1 reportes

4rocesamiento 1 optimi)aci*n de

#ueries < 1 p

-ane0o transacciones 6recuperaci*n%

control concurrencia7

OLT4 6On Line Transaction 4rocessing7

Sin*nimos5

9 Descubrimiento de Conocimiento en @ases de Datos

9 -inera de conocimiento de bases de datos

9 E+tracci*n de conocimiento

9 An(lisis de datos 1 patrones 9 Ar#ueologa de datos

Ilustracin i Funcionamiento de Minera de datos

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I Funcionamiento Minera de datos

Los (rboles de clasi!icaci*n son de los m(s en el tema de aprendi)a0e auton*mico tiene

muc$a relaci*n con los arboles de decisiones% realmente es la base de su !uncionamiento"

Su rapide) a la $ora de la clasi!icaci*n" Su implementaci*n" etc" son !actores #ue in!lu1en

en su propagaci*n" Entran dentro de los m'todos de clasi!icaci*n 6super/isada% !ormados

una /ariable dependiente 6clase7" cu1o ob0eti/o es a/eriguar dic$a clase para casos

nue/os" El modelo as obtenido puede ser/ir para clasi!icar casos cu1as clases #ue

descono)can" Simplemente" 4ara comprender la in!ormaci*n de la #ue disponemos" Se

abarca un el tema los algoritmos conocidos #ue aplican en el tema como son el algoritmo

CART #ue basa su criterio por de!ecto en el Mini nde+ para la clasi!icaci*n% el #ue reali)a

di/isiones sobre los posibles /alores de la clase productora 1 usa un criterio de ganancia

en in!ormaci*n como !unci*n de di/isi*n" Otro algoritmo es el C=" #ue es los sucesos del

IDEF" El 8="> #ue es una implementaci*n del C=" entre Otros" Todos estos algoritmos

nos $an a1udado al proceso de clasi!icaci*n seg.n $an ido apareciendo 1 nos siguen

a1udan gracias a las nue/as /ersiones de los mismos"

E+isten /arias ra)ones para la poda de los (rboles5 la e/aluaci*n de /ariables peroimportantes o signi!icati/as 1 el gran tama,o del obtenido" En el primer un (rbol puede

$aber sido construido a partir de e0emplos con ruido" Con IO cual algunas ramas del (rbol

pueden enga,osas en cuanto a la e/aluaci*n de /ariables no rele/antes% 'stas deben

podarse 1a #ue s*lo agregan ni/eles en el (rbol 1 contribu1en a la ganancia de

in!ormaci*n 4or .ltimo% si el (rbol Obtenido es pro!undo o demasiado !rondoso se di!iculta

la interpretaci*n panel del usuario" Con IO cual $ubiera sido IO mismo utili)ar un de ca0a

negra" E+isten dos en!o#ues para podar los (rboles la poda 6preprunning7 1 la post9poda

6postprunning7 En el primer caso detiene el crecimiento del (rbol cuando la ganancia de

in!ormaci*n producida al di/idir un con0unto no un umbral determinado5 en la pos9poda se

podan algunas ramas una /e) #ue se $a terminado en el (rbol

Precursores

&u' es la minera de datos? La tarea no tri/ial de e+traer in!ormaci*n implcita%

pre/iamente desconocida 1 potencialmente .til de bases de datos 6:raPle1 et" al"

3;Js 6-ediados al presente7 E/oluci*n de la Tecnologa @D% sistemas de @D

A/an)ados% modelos de datos a/an)ados5 E+tended9Relational% OO% Ob0ect9Relational%

Deducti/o% orientados a aplicaciones% espaciales% temporales% multimedia% acti/os%

cient!icos% bases de conocimiento

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3>;Js 6:inales al presente7 Data Pare$ouse 1 OLA4 6On Line Anal1tical 4rocessing7

E/oluci*n de la Tecnologa @D Data Pare$ouse 1 OLA4 6On Line Anal1tical 4rocessing7%

minera de datos 1 descubrimiento de conocimiento

3;Js 6la presente7 sistemas basados en -L Peb mining


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Sir/e sobre todo para buscar elementos a!ines dentro de un con0unto" 4or e0emplo%

podemos usarlo para saber #ue en una poblaci*n $a1 $ombres 1 mu0eres 0*/enes

solteros% $ombres ma1ores solteros% $ombres 1 mu0eres ma1ores casados""" pero no

mu0eres ma1ores solteras"

Nos puede ser/ir para5

Segmentar un mercado"

Balidaciones 6las entradas #ue no pertenecen a un cl.ster% pueden ser outliners o

elementos an*malos7"

Time #eries (#eries tem$orales!

Este algoritmo es espec!ico para predecir el /alor de una magnitud en !unci*n del tiempo"

4or e0emplo5

An(lisis burs(tiles""" subir( o ba0ar( el I@E ma,ana?

4redicci*n de una magnitud anal*gica% en general"#e%"ence cl"stering

Tambi'n es bastante espec!ico para detectar secuencias tpicas dentro de un con0unto de

e/entos" 4or e0emplo""" saber en #u' orden $ace clic la gente en las noticias de una Peb%

puede a1udarnos a ordenar los titulares de arriba a aba0o 1 de derec$a a i)#uierda"

Usos tpicos5

Estudio de secuencias de e/entos

Detecci*n de algunas anomalas de comportamiento 6e/entos #ue llegan !uera de

secuencia7

Association r"les (Reglas e asociacin!

Este se suele usar casi e+clusi/amente para an(lisis de cesta de la compra" Detecta

asociaciones comunes entre elementos 6por e0emplo% #uien compra cer/e)a suele

comprar tambi'n palitos salados7"

Usos tpicos5

An(lisis de la cesta de la compra

O!recer recomendaciones al comprador5 $as comprado cer/e)a% seguro #ue no

#uieres palitos salados?

Ne"ral Net&or' (Rees ne"ronales!

Al igual #ue los (rboles de decisi*n% este algoritmo tambi'n resuel/e problemas de

clasi!icaci*n 1 regresi*n" 4uede ser adecuado para detectar patrones no lineales%

di!cilmente descriptibles por medio de reglas" Se usa como alternati/a al algoritmo de

(rboles de decisi*n5 lo me0or es probar ambos sobre un mismo problema 1 utili)ar el #ue

ma1or acierto nos d' en sus predicciones"


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Nos pueden ser/ir para tareas como5

Las mismas tareas #ue los (rboles de decisi*n% cuando los grupos en los #ue se

di/ide la poblaci*n no son lineales" Si no sabes a #u' me re!iero% imagina la tarea

de clasi!icar puntos en un espacio""" cuando no se pueden clasi!icar !(cilmente

tra)ando lneas% el problema no es lineal"

Regresiones 6es similar a la clasi!icaci*n% pero cuando se trata de predecir una

magnitud contin.a7"

A$licaciones e la iner)a e Datos

Los modelos de minera de datos se pueden aplicar a situaciones empresariales

como las siguientes5

9 4redecir /entas"

9 Dirigir correo a clientes espec!icos"

9 Determinar los productos #ue se pueden /ender 0untos"

9 @uscar secuencias en el orden en #ue los clientes agregan productos a

una cesta de compra"

9 Detecci*n de !raudes5 Esta es una aplicaci*n #ue puede ser considerada

como una t'cnica de clasi!icaci*n" En e!ecto% cuando el algoritmo anali)a

una gran cantidad de transacciones% el mismo tratar( de categori)ar

a#uellas #ue sean ilegtimas mediante la identi!icaci*n de ciertas

caractersticas #ue estas .ltimas tengan en com.n"

Esto puede ser usado en las corporaciones para pre/enir #ue se culmine

un proceso #ue muestre pertenecer a una clase peligrosa

9 An(lisis de riesgos en cr'ditos5 Esta es una aplicaci*n similar a la anterior%

pero con la /enta0a de la e+istencia de maneras tradicionales para

reali)arlo" El cl(sico procedimiento de asignaci*n de puntos puede ser

complementado 1 me0orado con la a1uda de la minera de datos"

9 Clasi!icaci*n de cuerpos celestes5 Debido a la gran contribuci*n a estas

tareas por parte del reconocimiento de im(genes 1 los pre9procesamientos

in/olucrados% esta aplicaci*n tambi'n puede considerarse como

perteneciente al (rea del reconocimiento de patrones de im(genes 64attern

Recognition7"

9 -inera de te+to5 Con billones de p(ginas en la red% se re#uieren de nue/as

tecnologas para encontrar% clasi!icar 1 detectar particulares patrones en la

in!ormaci*n disponible" La esencia de los m'todos de la minera de datos

aplicados a los datos num'ricos% puede tambi'n ser aplicada a datos de

te+to"

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CONC*U#ION

Luego de la toda la in!ormaci*n leda e incluida en este documento llego a la conclusi*n

sobre la minera de datos #ue la !unciona #ue reali)a es sorprendente 1a #ue dada su

estructura es capa) de aprender a como apo1ar en las decisiones para las personas% as

como obtener su propia propuesta de soluci*n todo lo #ue lo plantea da buen camino ausarlo"

Desde su aparici*n o lo #ue se puede decir su nacimiento en% !ueron me0orando poco a

poco su estructura% iniciando con el apo1o de decisiones pero no de manera e!iciente

pero% 1a daba inicios de propuestas 1 eso es a/ance

Se $ace menci*n de (rboles de decisiones pues es una base principal de la minera de

datos% con esto en todo su proceso puede determinar las me0ores salidas% en los temas de

Arboles de decisiones se muestran 1 mencionan los protocolos usados para desempe,ar

de la me0or manera sus acti/idades 1 acercando m(s a una inteligencia independiente"

Lo tratado en este documento es como se constitu1e la minera de datos% ampliar la

in!ormaci*n sobre c*mo se desarrolla cada proceso sera demasiado e+tenso por eso es#ue a#u se concentr* todo lo b(sico% 1 es mu1 interesante 1a #ue tiene un algoritmo #ue

podemos comparar con la inteligencia $umana 6claro no tan desarrollada 1 nada

comple0a7 pero cada /e) m(s se acerca a ra)onamiento" La tecnologa a/an)a as mismo

los algoritmos cada /e) m(s desarrollados capaces de lograr inimaginables cosas% asi es

como debera !uncionar la IA"

!"


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BIBLIOGRAFA

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Fern

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