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Grupo de investigación en Bases de Datos y Sistemas de Información Inteligentes Departamento de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial ETS Ingeniería Informática - Universidad de Granada TMiner Data Mining en Java Entorno integrado de “minería de datos” desarrollado en Java. JDBC da acceso prácticamente a cualquier base de datos existente en el mercado. TMiner Interfaz Windows Los “trabajadores del conocimiento” pueden analizar sus propios datos utilizando un interfaz estándar de tipo WIMP... TMiner Interfaz Web Como applet... ... y como aplicación web TMiner Sistema de ayuda en línea TMiner ofrece una interfaz bilingüe (español e inglés) con un sistema de ayuda en línea en formato HTML TMiner Selección de los datos TMiner Selección de los datos Mediante el controlador JDBC adecuado se accede a la base de datos… TMiner Selección de los datos Con TMiner podemos analizar cualquiera de los conjuntos de datos de la base de datos TMiner El conjunto de datos TMiner El conjunto de datos Una vez seleccionado el conjunto de datos, podemos empezar a trabajar con él TMiner El conjunto de datos TMiner permite realizar consultas SQL TMiner El conjunto de datos Importar datos desde ficheros… TMiner El conjunto de datos … o exportar los datos de la base de datos TMiner Preparación de los datos TMiner Preparación de los datos Una vez seleccionado el conjunto de datos, podemos aplicar distintas técnicas de Data Mining TMiner Preparación de los datos En primer lugar, seleccionamos las columnas del conjunto de datos con las que vamos a trabajar TMiner Preparación de los datos A continuación, agrupamos los valores de cada atributo en función de cómo queramos interpretarlos TMiner Preparación de los datos Cuando los atributos son de tipo numérico, podemos utilizar distintas técnicas de discretización TMiner Preparación de los datos Incluso se pueden asignar etiquetas descriptivas a los conjuntos en que agrupamos los valores de los atributos TMiner Técnicas de Data Mining TMiner Técnicas de Data Mining Ya sólo nos queda elegir qué algoritmos utilizar, indicar valores adecuados para sus parámetros y esperar a ver los resultados que se obtienen… TMiner Técnicas de Data Mining TMiner Árboles de decisión Algoritmos ID3, C4.5 … TMiner Listas de decisión Metodología STAR: Algoritmos AQ y CN2 TMiner Reglas de asociación Algoritmos Apriori y TBAR TMiner Reglas de asociación Clasificación con reglas de asociación TMiner Análizador Numérico Analizador Numérico Técnicas de clasificación y agrupamiento El Analizador Numérico es la parte de TMiner encargada de trabajar con números Analizador Numérico Técnicas de clasificación y agrupamiento Incluye técnicas de edición y condensado de datos, distintos métodos de construcción de clasificadores y múltiples algoritmos de agrupamiento Analizador Numérico Técnicas de clasificación y agrupamiento Visualización de conjuntos de datos, estadísticas y distribuciones de clases Analizador Numérico Técnicas de clasificación y agrupamiento Estadísticas por clases Analizador Numérico Técnicas de clasificación y agrupamiento Analizador Numérico Técnicas de clasificación y agrupamiento Clasificadores paramétricos (lineales y cuadráticos) Analizador Numérico Técnicas de clasificación y agrupamiento Clasificadores no paramétricos: k-NN Analizador Numérico Técnicas de clasificación y agrupamiento Aprendizaje adaptativo: LVQ y DSM Analizador Numérico Técnicas de clasificación y agrupamiento Métodos de agrupamiento: K-MEANS, GRASP, ISODATA… Más información... Fernando Berzal Galiano fberzal@decsai.ugr.es Juan Carlos Cubero Talavera jc.cubero@decsai.ugr.es
