Métodos y Técnicas de Minería de Datos

• Descripción, Programa y Bibliografía.

• Introducción.

• Inducción de árboles de decisión.

• Inducción de reglas de clasificación.

• Inducción de reglas de asociación.

• Metodología experimental.

• Métodos basados en instancias.

• Clustering.

• Clasificación mediante modelos lineales y SVM.

• Métodos Bayesianos.

• LABORATORIO L106.

  • Introducción a Weka: Explorer, Experimenter.

  • Conjuntos de datos: Contact-Lenses,  Iris, Labor, Soybean, Wheather.

• Selección/Transformación de atributos.

• Multiclasificadores.

• Evaluación de la asignatura: