Minería de datos de contraste

Minería de datos de contraste: las nuevas tecnologías combinan el análisis de los datos existentes con nuevas herramientas para el descubrimiento avanzado

La minería de datos de contraste es una disciplina actualizada y que busca desenterrar patrones ocultos de cantidades masivas de datos estructurados. La minería de datos de contraste está preparada para hacer grandes incursiones en áreas que no están bien atendidas por técnicas de minería de datos tradicionales. La clave será su capacidad para agregar vastas cantidades de datos estructurados y producir tendencias de él, al mismo tiempo que es lo suficientemente fácil para que los científicos informáticos capacitados trabajen y entiendan.

 

La minería de datos de contraste es un método de investigación emergente que busca encontrar similitudes en grandes conjuntos de datos no estructurados. Estos puntos principales de comparación se usan luego para identificar patrones y algoritmos, además de ser herramientas útiles para la prueba y simplificar los problemas comerciales complejos. La minería de datos de contraste recopila los resultados anteriores de este campo especializado en el campo de la minería de datos, que hasta ahora se han dispersado en toda la literatura, lo que hace que sean más fáciles de acceder e investigadores en esta área.

 

Hay varios métodos de investigación que comparan conjuntos de datos no estructurados y encuentran diferencias en su estructura. Un enfoque popular es el análisis comparativo que utiliza el aprendizaje supervisado, lo que compara y contrasta dos o más modelos. Otro enfoque popular es el dragado de datos, lo que hace uso de un análisis de componentes principales (PCA). Esto hace uso de un algoritmo matemático para descubrir puntos principales del conjunto de datos, al tiempo que identifica las discrepancias e inconsistencias. Otro enfoque popular es la limpieza o la purificación de datos, que busca eliminar errores del conjunto de datos primarios, o para intentar detectar y eliminar la estructura de los grupos de datos.

 

La minería de datos de contraste hace uso de varios puntos principales diferentes de referencia al investigar patrones y relaciones. Estos principales puntos de referencia pueden ser de una gama de campos como antropología, finanzas, medicina, marketing, ley, etc. Además de confiar en los principales puntos de referencia a partir de varios métodos de investigación, compare la minería de datos hace uso de las matrices de relaciones, que permiten la comparación de varios patrones o relaciones. Estas matrices de relación se pueden crear creando diversas combinaciones de correlación o lineal de los principales puntos de referencia.

 

Técnicas de minería de datos de contraste hacen uso de varios tipos de software de análisis estadístico. El más popular entre estos es el software de análisis de diferencia múltiple (MDA). Otros tipos de software utilizados en la comparación de técnicas de minería de datos incluyen el paquete R para el análisis estadístico, el paquete SAS para el análisis matemático, el paquete sTATA para el análisis estadístico, y el paquete de generador de números aleatorios condicionales (CRPG) para el análisis de datos de la serie de tiempo. Algunos de estos software están escritos en lenguaje de montaje y algunos están escritos en el código de Java. Sin embargo, más comúnmente, estos tipos de software están escritos en C ++ o Fortran, aunque hay algunos ejemplos de código Java para comparar las técnicas de minería de datos.

 

Dong es una herramienta común utilizada en el análisis de datos y los algoritmos de minería. Se utiliza para la detección de patrones y relaciones a base de árboles, como las relaciones entre las características humanas, la cultura, los ciclos de negocios y los sistemas políticos. Dong se usa a menudo junto con otras herramientas, como los árboles lógicos difusos, las redes neuronales o los árboles de decisión. Dong fue desarrollado originalmente por el Programa Espacial NASA para la detección de los sitios de aterrizaje de vehículos de aterrizaje.

 

Una de las herramientas más utilizadas y versátiles en las técnicas de extracción de datos de contraste es el paquete de visualización binaria. Este paquete permite a los usuarios detectar e identificar patrones emergentes en archivos grandes, independientemente del formato de archivo. Estos patrones pueden identificarse como valores atípicos o como tendencias. Estos patrones pueden ser analizados por los usuarios utilizando la técnica de visualización binaria. Esta técnica permite descubrir patrones y relaciones que estaban ocasionadas anteriormente.

 

Las tecnologías de la minería de datos de bioinformática y contraste se combinan para proporcionar una capacidad de análisis y minería extremadamente poderosos para los datos biológicos. Esta combinación ha hecho posible descubrir y presentar la estructura subyacente de los compuestos biológicos. Además, esta tecnología ha permitido descubrir e identificar procesos moleculares en tiempo real. Estas y muchas otras nuevas aplicaciones de la combinación de bioinformáticas y técnicas de extracción de datos de datos, sin duda, continuarán mejorando la calidad de los resultados y la utilidad de estas herramientas.

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