weka dataminingzz

Upload: richard-alberto-torres-cahuana

Post on 07-Aug-2018

225 views

Category:

Documents


0 download

TRANSCRIPT

  • 8/20/2019 Weka DataminingZZ

    1/22

    DATA MINING

    SISTEMA DE TOMA DE DECISIONES

    NJFNDJFNJDSAMANIEGO

    RICHARD J

  • 8/20/2019 Weka DataminingZZ

    2/22

    INDICÉ DE CONTENIDOS

    INTRODUCCIÓN 3

    1. PROBLEMA 5

    2. CONCEPTUALIZACION 7

    2.1 ¿QUE ES MINERIA DE DATOS? 7

      2.2 APLICACIONES DE MINERIA DE DATOS 8

      2.3 TECNICAS DE MINERIA DE DATOS 8

      2.4 MÉTODOS ESPEC!ICOS DE "RBOLES DE DECISIÓN #

      2.5 ETAPAS PRINCIPALES DEL PROCESO DE DATA MINING 1$

      2.% E&TENSIONES DEL DATA MINING 11

    3 APLICACIÓN PR"CTICA 13

    4 CONCLUCIONES 18

    % BIBLIOGRA!IA 1#

    1

  • 8/20/2019 Weka DataminingZZ

    3/22

    INDICE DE !IGURAS

    !'()*+ 1. R,-+'/0 ,0*, +/ '0/*+'/0 6 .%

      /0/'',0/ /-'0+ 1##89

    !'()*+2. :,0+0+ '0''+- , ;,-/*,* /0 +*@'/ )(+*,0'.+*13

    !'()*+ 5. :')+-'=+'0 , +*+,*'+ +*'F)/.14

    !'()*+%. :')+-'=+'/0 , ,-,'0 , +-(/*'/ 4814

    !'()*+ 7. :')+-'=+'0 , +0+--+ +- (,0,*+* ,- H*F/- ADT*,, ..15

    !'()*+ 8. :')+-'=+'0 , +0+--+ C/0)'/0 M+*'>....15

    !'()*+ #. :')+-'=+'0 , +0+--+ C-),*. 1%

    !'()*+ 1$. :,0+0+ +- (,0,*+* ,- /,-/ C-,*...1%

    !'()*+ 11. :,0+0+ +- ,-,'/0+* ,- /,-/ A/'+,...17

    !'()*+ 12. :,0+0+ +- (,0,*+* ,- /,-/ C-,*...17

    2

  • 8/20/2019 Weka DataminingZZ

    4/22

    INTRODUCCIÓN

    D,, J++ +*H ,- @/F*, , @+ *,/)+/ ,0 */)'* F',0, /0 0'/

    *,)*/ '0-)/ ,>'+ ),F-/ K), *,+-'=+F+0 -+ -+0''+'0 /*(+0'=+'0 , ,'* 

    +-'+F+0 -+ +'0'*+'0 + ) *,)*/ 6 +F'J0 ,,=+F+0 + *,+-'=+* *+0+'/0,+*+ F',0, / ,*''/ ,'+0, /0,+ /0 ) */'+ '0'(0'+ 6 ,*''/0,. E

    +K) /0, ,- @/F*, /0',*, -+ +'0'*+'0 ,0 )0+ ',0'+. S, ),, +*,'+* K),

    ,0 J++ +*H ,- @/F*, @+ ),/ ,0 *H'+ @+F'-'+, J0'+ /0 ,- )/ ,

    @,**+',0+ +*+ --,+* + +F/ )0+ /-)'0. D,, ,, ,0/0, @++ -+ +)+-'+ ,-

    )0/ ,H ,>,*',0+0/ +F'/ )0+,0+-, /0'0)/ ++0, ,0 ,0/-/(+ ,

    '0/*+'0 6 /)0'+'/0, /* ,0, ',0, )0 ),*, '+/ ,0 -+ /*+ , *+F++* ,

    -+ ,*/0+.

    ,,0*/--+/ -+ *H'+ , -+ ,+'+ , -+ *',*+ ',0'+ K), @'*'+,0,

    ,>*+, '0/*+'0 , -/ +/ FH'+,0, ,'+0, ,//-/(+ */,,0, , -+

    +,H'+. C)+0/ , ,,= + )+* -/ /*,0+/*, // +/6/ +*+ ,+ +*,+

    )*(' ,- /0,/ , M+@'0, -,+*0'0( *+)'/ // +*,0'=+, +)/H'/.

    P/,*'/*,0, /0 ,- '0*,,0/ , ++/ 6 -+ ,*))*+'0 , -/ +/ , )+0/

    , ,',=+ + @+F-+* , '0,*+ , +/. L+ ',+ , ++ '0'0( 0/ , 0),+. + ,,

    -/ +/ ,,0+ -/ ,+'/ +0,+F+0 J*'0/ // ++ @'0( ++ '0'0( /

    ++ +*@+,/-/(6 /0 -+ ',+ , ,0/0*+* /**,-+'/0, 6 + *'0''/ , -/ +/

    /@,0+ R+

  • 8/20/2019 Weka DataminingZZ

    5/22

    C++ + (,0,*+/ )0+ (*+0 +0'+ , '0/*+'0 +-()0+

    ,, /0',0, , K), -/ @+,/ 6 /*+ ,, '0/0',0, , ,--/ /*K),

    -/ ,/0/,/. N/ +/ ),0+ , K), (,0,*+/ '0/*+'0 )+0/

    *,('*+/ 0),*+ ,0*++ ,0 ,- *+F+/ )+0/ ,0*+/ ,0 )0 ,*'/* +*+

    ,* 0),*/ /**,/ )+0/ +(+/ /0 )0+ +*,+ , *J'/ / )+0/*,,*+/ )0 F'--,, , +'0. O*+ ,, 0/ 0/ +/ ),0+ , K),

    (,0,*+/ '0/*+'0 // )+0/ /0)'/ /* )0+ + /0, ,H0

    /0+F'-'=+0/ ,- 0,*/ , +)/'-, K), ++0 /* '0)/ )+0/ , '(),

    0),*+ 0+,(+'0 /* I0,*0, / )+0/ 0/ ++0 )0+ //(*++ ,- */*/ +-

    @+F,* ++/ ,*+ , )0+ /''0+ ()F,*0+,0+- +*+ ',0''+* //*)0'+, 6

    *,,0,* + ) -',0, + +*'* ,- F),0 )/ , -+ '0/*+'0 ,0 -+ ,*,+.

    + K), J++ +0,*'/*, -/ ,>'+0 )0 +* , ,*,+ ,'++ + ,+ ,0/-/(+

    +)+-,0, ,>',0 H , 2$$ ,*,+ ,0 ,- )0/ K), /*,,0 +-*,,/* , 3$$/-)'/0,.

    4

  • 8/20/2019 Weka DataminingZZ

    6/22

    2. PROBLEMA

    T,0',0/ ,0 ),0+ ,- (*+0 ++0, ,0 -/ ',+ , '0,*+ , +/ ,, ,- -'/'(-/ -+ ,0'+, ,)+'+ 6 ,*,+*'+-, @+0 F)+/ +0,*+ , ,>-/+* +-

    H>'/ -+ '0/*+'0 ,>',0, ,0 ) ',+ , '0/*+'0 ,/ F+H0/, ,0

    J0'+ 6 /+*, ,,'+-'=+/ K), ,*',0 '0,**,+'0 H'- 6 *,+- , -/

    *,)-+/.

    E- J>'/ , )0+ /*(+0'=+'0 ,0 )0 ,0/*0/ (-/F+-'=+/ ,,0, ,0 (*+0 ,'+ ,-

    /0/'',0/ , ) ',F*/ 6 , ) @+F'-'+, +*+ @+,* 0,(/'/. S'0 ,F+*(/

    -+ /*(+0'=+'/0, 0/ /-/ 0,,'+0 , /0/'',0/ '0/ +F'J0 0,,'+0 ,0,* -+

    ++'+ , +)+-'=+* '0H'+,0, ,- /0/'',0/ 6 /0,*-/ ,0 *H'+.E0 ,,0'+ ,F,0 ,* ++, , *,/-,* */F-,+ +*,0,* , ,>,*',0'+ */'+

    6 +F'J0 , ,>,*',0'+ , /*/ *+0'*',0/ ,- /0/'',0/ 6 -+ '0/*+'0 ,

    /*+ *H'+ 6 ,'',0, + /+ -+ /*(+0'=+'0.

    E0 0),*/ + -+ (*+0 +6/*+ , -+ /*(+0'=+'/0, ',0,0 -+ ++'+ , (,0,*+* 

    (*+0, /-,0, , +/ ,/ , )0+ /*+ *H'+ 6 *,',0, // *,)-+/ , )

    /,*+'/0, '+*'+ 0/ /F+0, /+ /0 -+ /*(+0'=+'/0, K), */),0 '0/*+'0

    , ,*+,*/ +-/*.

    E + // +*+ +* +/6/ ,0 -+ /+ , ,''/0, + 0',-, +'0'*+'/ /(,*,0'+-, , *,+0 ,//-/(+ ,,'+-'=++ 6 J0'+ , ,>*+'0 +,)++ ,

    -+ '0/*+'0 @+',0/ K), ,- ))+*'/ '0+- ),+ ,* -/ *,)-+/ ,0 )0 /-/ -' / /0

    // +/ /* +0/ 6 ,0',0/ ,0 ),0+ -/ +0,*'/*.

    L/ K), , *,,0, /0 ,+ ,0/-/(+ , ,)F*'* /0/'',0/ /)-/ + +*'* ,

    (*+0, /-,0, , +/. D,, -+ J++ +++ ,F'/ + -/ (*+0, ++0,

    /)+'/0+-, , @+ '/ '0/*/*+0/ + -+ /*(+0'=+'/0, +*+ /0')'*, ,0 )0

    +/6/ ,,0'+- +- /,0/ , /+* ,''/0,. O*(+0'=+'/0, +-, // ,*,+

    -)F, */,'/0+-, ,/*'/ )0',*'+, 6 (/F',*0/ ,0*, /*/ @+,0 )/ ,,+ ,0/-/(+ // +6)+ ,0 -+ /+ , ) ,''/0,. A-()0/ , ,/ ,,-/

    ,*H0 '+/ ,0 ,- *,,0, *+F+/.

    E- ++ '0'0( )*(, // )0+ ,0/-/(+ K), '0,0+ +6)+* + /*,0,* ,- /0,0'/

    , )0+ F+, , +/. D, /*+ (,0,*+- -/ +/ /0 -+ +,*'+ *'+ F*)+. E0 ,-

    /,0/ K), ,- ))+*'/ -, +*'F)6, +-(0 '(0''+/ ,,'+- ++0 + /0,*'*, ,0

    5

  • 8/20/2019 Weka DataminingZZ

    7/22

    '0/*+'0. C)+0/ -/ ,,'+-'+ ,-+F/*+0 / ,0),0*+0 )0 /,-/ @+',0/ K), -+

    '0,**,+'0 ,- /0*/0/ ,0*, -+ '0/*+'0 6 ,, /,-/ *,*,,0, )0 +-/* 

    +(*,(+/ ,0/0, 0/ *,,*'/ +- /0/'',0/.

    E0 -+ '()*+ 1 , '-)*+ -+ ,*+*K)+ K), ,>', ,0 )0+ F+, , +/ ,0*, +/

    '0/*+'0 6 /0/'',0/ M/-'0+ 1##89. S, /F,*+ '()+-,0, ,- /-),0 K),*,,0+ ,0 ++ 0',- 6 ,- +-/* K), -/ *,/0+F-, , -+ ,''/0, -, +0 ,0 ,+

     ,*+*K)+. E- H*,+ '0,*0+ ,0*/ ,- *'H0()-/ *,*,,0+ -/ /F,'/ K), , @+0

    */),/. L+ ,+*+'0 ,- *'H0()-/ *,*,,0+ -+ ,*,@+ )0'0 ,0*, +/ ,

    '0/*+'0 0/ + ,0*, -+ '0/*+'0 6 ,- /0/'',0/. E- ++ '0'0( *+F++ ,0 ,-

    0',- ),*'/* F)+0/ +*/0, //*+',0/ +(*)+'/0, ,),0'+

    ,0,0'+ / +/'+'/0, K), ),+0 (,0,*+* +-(0 /,-/ K), 0/ ,*'+

    /*,0,* ,/* ,- /'0'/ +*+ +6)+* ,0 )0+ /'F-, /+ , ,''0.

    2. CONCEPTUALIZACION

    6

    FIGURA 1.RELACION ENTRE DATO, INFORMACION Y CONOCIMIENTO (MOLINA

  • 8/20/2019 Weka DataminingZZ

    8/22

    2.1 ¿Q)J , '0,*'+ , +/?

    E )0 ,+0'/ , ,>-/+'0 /0',0, ,0 -+ FK),+ , '0/*+'0 +-'/+ ,0

    (*+0, /-,0, , +/. EH )6 -'(++ + -+ F/,(+ , +/ K), *//*'/0+0

    -+ '0/*+'0 @'*'+ /0 -+ )+- -/ +-(/*'/ , '0,*+ , +/ ',0,0 -+

    '0/*+'0 0,,+*'+ +*+ -+ /+ , ,''/0,.

    L+ '0,*+ , +/ , )0 */,/ 0/ *''+- , ',0''+'0 H-'+ 0/,/+

    /,0'+-,0, '- 6 ,0,0'F-, , +*/0, /*,0'F-, K), , ,0),0*+0 /)-/ ,0

    -/ +/ !+66+ 6 /*/ 1##%9.

    S, ,0/'0+ '0,*+ , +/ ++ '0'0(9 +- +0H-'' , +*@'/ 6 F'H/*+ ,

    *+0+'/0, *+F++ + 0',- ,- /0/'',0/ /0 ,- '0 , ,)F*'* +*/0,

    *,-+'/0, *,(-+ +/'+'/0, / '0-)/ ,>,'/0, '-, +*+ -+ /+ , ,''/0,.

    P/* ,,-/ K)J */)/ , /,*'+-'=+0 ,/* ,0 -+ ,/*++ 0+',+ ,0 K)J

    *,('/0, , */)'/ ,F*+* +J K)J H*,+ , )0+ =/0+ )*F+0+ '0*,,0+*H0 )

    ,+0+ , ,),-+ *'+*'+.

    P/* ,/ -+ '0,*+ , +/ *,,-+ +*/0, / +/'+'/0, K), ))+-,0, 0/ ,*+0

    ,/0/'+ , -+ @+ --++/ +F'J0 D,)F*'',0/ , C/0/'',0/ ,, ',0, )

    '0''/ ,0 ,- A*,0'=+, A)/H'/ / -+ E+'+.

    U0 */,/ , +/6/ + -+ /+ , ,''/0, , 0,(/'/ ,F, '0-)'* 2 //0,0, ,-

    , ,*''+'0 6 ,- , ,)F*'',0/.

    E- +0H-'' , ,*''+'0 0/ ,*', /F,0,* /0-)'/0, F+++ ,0 ,-

    //*+',0/ ++/.

    L+ '0,*+ , +/ /0 ,0/K), ,0 ,- ,)F*'',0/ ),, +6)+* + ,)F*'* 0),+

    //*)0'+, , 0,(/'/.

    E- +0H-'' , ,*''+'0 0/ +6)+ + /0'*+* / *,@+=+* -/ ,)F*'',0/

    /F,0'/ /0 ,- 0),/ ,0/K),. L+ '0,*+ , )0 ,+ +*+ (*+0, F+, , +/

    +6)+ + ,)F*'* + ,+ F+, '0/*+'0 *H'+. E )0+ @,**+',0+ *,-+'/0++

    '*,+,0, +- 0,(/'/.

    S, ,',=+ + @+F-+* , '0,*+ , +/ )+0/ ,0 ,- ,*+/ , /0, +,0'0 ,0 ,-

    */)/ 6 ,- -',0,. E+ @,**+',0+ ,>', @+, +*'/ +/ ,- */F-,+ , K),

    *+F++ /0 (*+0, F+, , +/.

  • 8/20/2019 Weka DataminingZZ

    9/22

    2.2 APLICACIONES DE MINERIA DE DATOS

    E0 -+ +)+-'+ ,>', )0+ (*+0 +0'+ , +-'+'/0, ,0 H*,+ +-, //

    •  A*/0/+ -+''+'0 , ),*/ ,-,,.•  A,/ -'+/-('/ *,''0 , /*,0+ ,.• ,''0+ +*+,*'=+'0 6 *,''0 , ,0,*,+, */F+F'-'+ ,

    *,),+ +'+/*'+ + *++',0/ J'/.

    • I0)*'+ 6 +0)+)*+ '+(0'/ , +--+.• ,*+/,0'+ ',0''+* -',0, ),'F-, , *,/0,* + /,*+ ,

    */)/ 6 ,*''/ /* /**,/ ',-'+ , -',0, ,-,'0 , ''/ ,

    ',0+ +'0'+ , */)/ ,.• '0,*'0 ,0 ++ , F/-+ 6 F+0+ +0H-'' , -',0, +*/F+'0 ,

    *J+/ ,,*'0+'0 , /0/ , *J'/ ,.•   ,,'0 , *+), 6 //*+',0/ '0))+-, ,-,0'/ ,()*/ ,0

    +*,+ , *J'/ , ,+'0 '+- ,-,*''+ ,.•   +0H-'' , +0++ , ,*+/ +*+ ,/*+* -+ /*(+0'=+'0 , ',0+

    ,(,0+'0 , ,*+/ -),*'0(9•  ,,*'0+'0 , 0',-, , +)',0'+ , */(*++ ,-,''/

    2.3 TECNICAS DE MINERIA DE DATOS

    Técnicas de Visualización: ,+ /0 F),0+ +*+ )F'+* +*/0, ,0 )0 /0)0/ ,

    +/ 6 ),, ,* )+/ +- /',0=/ , )0 */,/ , ++ '0'0( +*+ /+* )0 ,,-'0(

    , -+ +-'+ ,- /0)0/ , +/.

     Árbol de Decisión:  /0 ,*))*+ ,0 /*+ , H*F/- K), *,*,,0+0 /0)0/ ,

    ,''/0,. E+ ,''/0, (,0,*+0 *,(-+ +*+ -+ -+''+'0 , )0 /0)0/ , +/.

    P+*+ /,* *,,'* ,- //*+',0/ , )0 -',0, , 0,,+*'/ /,* /0+* /0 )0+

    -+''+'0 *,'+ ,/ '-'+ )0+ *,''0 , K), )0 -',0, ,*,0,, + ',*/ (*)/

    , -',0,. L+ /-,'+ , , 0 L/( 09.

    8

  • 8/20/2019 Weka DataminingZZ

    10/22

    2.4 Métodos específicos de árboles de decisión incluyen:

    e!las de "sociación:  ,+F-,, +/'+'/0, ,0 F+, + -/ ,*'-, , -/ -',0,

    /F*, -/ )+-, , ,H *,+-'=+0/ ,- ++ '0'0(. L+ *,(-+ , A/'+'0 ,H0

    ',*, ,'0'+ /F*, +*'F)/ F'0+*'/. N/ , )6 /-'+/ (,0,*+* *,(-+ ,0

    (*+0, F+, , +/. E- */F-,+ , K), +- +-(/*'/ ,,0)+-,0, ),, +* 

    '0/*+'0 K), 0/ , *,-,+0,. D++ M'0'0( ,0),-, /,-/ +*+ ,,*'0+* +,*0

    + +*'* , -/ +/ /F,*+/. L/ /,-/ ),(+0 )0 */- , /0/'',0/ '0,*'/.

    D'',0/ )+0/ ,- /0/'',0/ *,*,,0+ /0/'',0/ '- / 0/ ,/ , +*, ,-

    */,/ , ,>*+'0 , /0/'',0/ ,0 F+, , +/ 0/-,(, D'/,*6 '0

    D++F+,DD9.

     "l!orit#os $enéticos: /0 J0'+ , /''=+'0 K), )+0 */,/ +-, ///F'0+'/0, (,0J'+ )+'/0, 6 ,-,'0 0+)*+- ,0 )0 ',/ F++/ ,0 -/

    /0,/ , ,/-)'0.

    edes %ayesianas: F)+0 ,,*'0+* *,-+'/0, +)+-, K), ,>-'K),0 )0 ,0,0/

    ,0 F+, + -/ +/ /0,0'/ ,0 )0+ F+, , +/. S, @+0 )+/ *'0'+-,0, +*+

    *,+-'=+* *,''0.

    &rocesa#iento "nalítico en 'ínea ()'"&*: ,+ @,**+',0+ /*,,0 )0 +6/* /,* 

    +*+ *,'+* (*+'+* 6 ')+-'=+* '0/*+'0 )-'',0'/0+- ,0 +*+,*'+,/*+-, ,+'+-, / */'+. S, +-,0 , -,0()+, ,0/ *,*'0('/ 6

    ,*))*+/ // -/ , SQL. R,K)',*,0 /++ , )0+ +-+ +*''+'0 , )0 ))+*'/

    @)+0/ ), /0 '0,*+'+ 6 *,K)',*,0 -+ ()+ ,- ,>,*/.

    edes neuronales artificiales:  /0 /,-/ *,,'F-, 0/ -'0,+-, K), +*,0,0 +

    *+J ,- ,0*,0+',0/ 6 ,,+0 -+ ,*))*+ , )0+ *, 0,)*/0+- F'/-('+.

    Método del +ecino #ás cercano: )0+ J0'+ K), -+''+ ++ *,('*/ ,0 )0 /0)0/

    , +/ F++/ ,0 )0+ /F'0+'0 , -+ -+, , < *,('*/ H ''-+*, + J- ,0

    )0 /0)0/ , +/ @'*'/. A-()0+ ,, , --++ -+ J0'+ ,- ,'0/ *+'0 , *,(-+ '@,0 , +/ F++/ ,0 '(0''+/

    ,+'/.

    9

  • 8/20/2019 Weka DataminingZZ

    11/22

    L+ J0'+ )++ +*+ *,+-'=+* ,+ @+=++ ,0 D++ M'0'0( , --++ M/,-+/ ,

    '-,,0, ,- +/ , /0*)'* )0 /,-/ ,0 )0+ ')+'0 /0, ), /0/, -+

    *,),+ 6 -),(/ -+ +-'+ ,0 /*+ ')+'0 , -+ )+- ,/0/, -+ *,),+.

    L+ '0,*+ , +/ , )0 */,/ K), '0',*, -+ '0H'+ ,- J// ',0'/ +/

    K), , (,0,*+0 @',' + +*'* , -/ +/ /-,+/.L+ M'0,*+ , D+/ , )0+ @,**+',0+ ,>-/*+'+ 6 0/ ,>-'+'+. E ,'* ,>-/*+ -/

    +/ +*+ )(,*'* @','. E '0/**,/ +,+* '@+ @',' // ,>-'+'/0, /

    *,-+'/0, +)+,,/. E 0,,+*'/ /-,'/0+* 0),/ +/ 6 +-'+* -+ @','

    (,0,*++ +0, -/ 0),/ +/ 6 ,)J ,+*+* +K),--+ K), 0/ /0 /0'*++

    /* -/ 0),/ +/.

    2.5 Etapas principales del proceso de data mining

    1. Determinación de los objetivos:  ,-''+* -/ /F,'/ K), ,- -',0, ,,+ F+/ -+

    /*',0+'0 ,- ,,'+-'+ ,0 ++ '0'0(.

    2. Pre procesamiento de los datos:  , *,',*, + -+ ,-,'0 -+ -'',=+ ,-

    ,0*'K),'',0/ -+ *,)'0 6 -+ *+0/*+'0 , -+ F+, , +/. E+ ,++

    /0), (,0,*+-,0, +-*,,/* ,- ,,0+ /* ',0/ ,- ',/ /+- , )0 */6,/ ,

    ++ '0'0(.

    3. Determinación del modelo: , /',0=+ *,+-'=+0/ )0 +0H-'' ,+'/ , -/ +/

    6 ,)J , --,+ + +F/ )0+ ')+-'=+'0 (*H'+ , -/ '/ +*+ ,0,* )0+ *',*+

    +*/>'+'0. S,(0 -/ /F,'/ -+0,+/ 6 -+ +*,+ K), ,F, --,+*, + +F/ ),,0

    )'-'=+*, +-(/*'/ ,+**/--+/ ,0 ',*,0, H*,+ , -+ I0,-'(,0'+ A*'''+-.

    4.  Análisis de los resultados: ,*''+ ' -/ *,)-+/ /F,0'/ /0 /@,*,0, 6 -/

    /,+ /0 -/ /F,0'/ /* ,- +0H-'' ,+'/ 6 , ')+-'=+'0 (*H'+. E- -',0,

    ,,*'0+ ' /0 0/,// 6 ' -, +/*+0 )0 0),/ /0/'',0/ K), -, ,*'+

    /0',*+* ) ,''/0,.

    R,,/ + -/ /,-/ '0,-'(,0, , @+ /*/F+/ K), ,0 ,--/ , )'-'=+0

    *'0'+-,0, H*F/-, 6 *,(-+ , ,''0 *,(-+ , +/'+'0 *,, 0,)*/0+-,

    *,, B+6,'+0+ /0)0/ +*/>'+/ */)(@ ,9 +-(/*'/ , +(*)+'0

    -),*'0(9 HK)'0+ , //*, ,/*'+- +-(/*'/ (,0J'/ 6 -('+ ')+.

    1!

  • 8/20/2019 Weka DataminingZZ

    12/22

    2., -tensiones del data #inin!  Web mining:  /0', ,0 +-'+* -+ J0'+ , '0,*+ , +/ + /),0/ 6

    ,*''/ ,- ;,F /+-+ 6 /*/ 2$$$9. T// -/ K), ''+0 )0 ''/ ,0 I0,*0, ,+0

    @),--+ '('+-, '*,'/0, , IP 0+,(+/* ,.9 K), -/ ,*'/*, +)/H'+,0,

    +-+,0+0 ,0 )0+ F'H/*+ , +,/ L/(9. L+ @,**+',0+ , ;,F '0'0( +0+-'=+0 6

    */,+0 ,/ -/( +*+ */)'* '0/*+'0 '(0''+'+. D,F'/ + K), -/ /0,0'/

    , I0,*0, /0',0 ,0 +*'/ '/ , +/ // ,>/ '+(,0 ,/ ,++/ /

    @',*-'(+ '0,'(+'/0, *,',0, )+0 ,- J*'0/ )-','+ ++ '0'0( '0,*+ ,

    +/ )-','+9 // )0+ '0+0'+ ,- ;,F '0'0( Z+'+0, 6 /*/ 1##89 +*+ *++* ,, '/ , +/. L/ +,/ /+-, /* /'0'/ @/*+*'/ , +,/ H *,),0, 6

    ''+ /* + ,0*, /*/ +/ /0 *,('*+/ /* @,**+',0+ ,+'+ K),

    /-,,0+0 // ,- */,/ , +0H-'' ,- ;,F '0'0(.

    Text mining:  +/ K), ,- /@,0+ /* ',0/ , -+ '0/*+'0 , )0+ /++ ,H

    +-+,0++ ,0 /*+ , /),0/ -+ J0'+ // -+ +,(/*'=+'0 , ,>/ ,-

    */,+',0/ , -,0()+, 0+)*+- -+ ,>*+'0 6 *,),*+'0 , -+ '0/*+'0 / ,-

    +*,0'=+, +)/H'/ ,0*, /*+ +/6+0 +- ,> '0'0( '0,*+ , ,>/9. E0

    /+'/0, , /0)0, ,- ,> '0'0( /0 -+ *,),*+'0 , -+ '0/*+'0 I0/*+'/0

    R,*',+- / IR9 V,+* 1###9. E+ -'+ /0', ,0 -+ *,),*+'0 +)/H'+ ,

    /),0/ *,-,+0, ,'+0, '0,>+'/0, , ,>/ -+''+'0 +,(/*'=+'0

    ,. G,0,*+-,0, , )'-'=+0 +-+F*+ -+, +*+ ,0/0*+* )0+ H('0+ *,-,+0,. E0

    +F'/ ,- ,> '0'0( , *,',*, + ,>+'0+* )0+ /-,'0 , /),0/ 6 ,)F*'* 

    '0/*+'0 0/ /0,0'+ ,0 0'0(0 /),0/ '0'')+- , -+ /-,'0 ,0 /*+

    +-+F*+ *++ , /F,0,* '0/*+'0 '0 @+F,* +*'/ , +-(/ N+)

  • 8/20/2019 Weka DataminingZZ

    13/22

     A@/**+ (*+0, +0'+, , '0,*/ + )0+ ,*,+ 6 +F*, 0),+ //*)0'+,

    , 0,(/'/.

    T*+F++* /0 ,+ ,0/-/(+ '-'+ )'+* )0 '0 0,*/ , ,+--, ,F'/ + K), ,-

    */)/ '0+- '0/-)*+ /+ , ,''/0,.

    C/0*'F)6, + -+ /+ , ,''/0, H'+ 6 ,*+J('+ *//*'/0+0/ )0 ,0'/

    +)/+'=+/ +*+ ',0''+* '0/*+'0 -+, ,, /-,0, , +/ (,0,*+/ /* 

    */,/ *+''/0+-, 6 , ,B)'0,.

    P*//*'/0+ /,*, , ,''0 + -/ ))+*'/ ,- 0,(/'/ K), ,/* ,0',0,0 ,-

    */F-,+ 6 ,- ,0/*0/ 6 , ++= , ,'* -+ +'/0, 6 -/ *,)-+/ , -+ ,/* /*+.

    G,0,*+ M/,-/ ,*''/ ,0 )0 /0,>/ , /F,'/ ,'0'/ ,0 -/ 0,(/'/

    ,*', + ,*,+ '0 ,0,* ,0 ),0+ -+ '0)*'+ / ,- ++/ ,>-/*+* +)/H'+,0, ')+-'=+* 6 /*,0,* -/ +/ , ',0''+* +*/0, *,-+'/0, 6

    ,,0,0'+ K), '++0 ,0 -/ *,)-+/ '0+-, , -+ ),0+ , *,)-+/ +-,

    // ,- +),0/ , -/ '0(*,/ '0*,,0/ , -/ F,0,''/ /0,0'0 , /, 6

    (,'0 , *',(/9.

    G,0,*+ M/,-/ *,''/ ,*', K), *,-+'/0, 0/ ,)F',*+ , ',0''++ +

    *+J ,- */,/ ,- D++ M'0'0( ,+0 ,>*,++ // *,(-+ , 0,(/'/ / /,-/

    *,''/. E/ /)) ),,0 /)0'+*, ,0 /*+/ *+''/0+-, *,,0+'/0,

    '0/*, '0/*+'0 ,-,*0'+ /+*'+ ,F,F'/ ,0 +-'+'/0, ,.9 +*+ ()'+* -+ ,*+,('+ 6 -+0''+'0 , -+ ,*,+

    3. APLICACIÓN

    S, *,+-'=+*H )0+ +-'+'0 /0 -/ +/ +,*+ , -/ + K), , @+ /'/ )(+* +-

    ,0' ,,0',0/ , ',*/ +,/ -'H'/.

    12

  • 8/20/2019 Weka DataminingZZ

    14/22

    E- /F,'/ , ,, ,,-/ , ,,*'0+* )H- , -+ *,-+'0 ,0*, -+ /0''/0, ,

    ',/ 6 -+ ,''/0, , )(+* / 0/ ,0' , ,'* *,,'* ' @/6 /*,/ )(+* +-

    ,0'.

    PASOS DEL DESARROLLO APLICATI:O

    19 S,-,'/0+* ,- +*@'/ /0 -+ ,>,0'0 +*  

    29 N/ ),*+ -/

    +*'F)/ ,

    0),*/ +/.

    E0 -+ +*, '=K)',*+ , ')+-'=+ -+ +0'+ , ++ +*'F)/.

    13

    F"#$%&2. '*&& ""+"& -

    F"#$%&3. I*%0& %%

    F"#$%&4. I*%0& %% + &%+" J$#&%*"7.&% 

  • 8/20/2019 Weka DataminingZZ

    15/22

    39 S,-,'/0+* @//,,'-*/ 6 ,-,'/0+* ),*'+/ 6 ,-,'/0+* ,-

    +-(/*'/ , '*,'=+* 6 +-'+* + // -/ +*'F)/

    49 S,-,'/0+* 

    C-+''+* 6

    ,-,'/0+* 

    ,- +-(/*'/

    H*F/- 6 )'-'=+* 48

    14

    F"#$%& 5. '"7$&"&+" - +&%&+*%:7*"+&7 &*%";$*

    F"#$%& 6. '"7$&"&+" - 7++" - &#%"*

  • 8/20/2019 Weka DataminingZZ

    16/22

    59 S,-,'/0+* ), *'0'0( /*K), 0/ ,*', )'-'=+* // -/ *,('*/

    +*(+/.

    %9

    I0,**,+* -+ +*'=

    ,

    /0)'0

    15

    F"#$%& . '"7$&"&+" - &*&& & #%&%

    A>"7"7 - >%;.S" +"

  • 8/20/2019 Weka DataminingZZ

    17/22

    79 S,-,'/0+* -+ /'0 C-),* ,-,'/0+* ,- +-(/*'/ S'-,"7"7 - &

  • 8/20/2019 Weka DataminingZZ

    18/22

    #9 S,-,'/0+* +/'+, P+*/0, '0,0''+/

    1

    I*%%*&+"E & %"

  • 8/20/2019 Weka DataminingZZ

    19/22

    4. CONCLUCIONES

    E- ,+**/--/ , -+ ,0/-/(+ , M'0,*+ , D+/ ,H ,0 )0 /,0/ *'/. E>', )0+

    ,*', , ,-,,0/ K), -+ @+,0 /,*+F-, '0 ,F+*(/ ,>',0 +-()0/ +/*, K),

    ),,0 *,+* )0 ,*J'/ + -+ M'0,*+ , D+/ // ,*

    • Q), -/ */)/ + /,*'+-'=+* /0 ,0 -+ +)+-'+ '(0''+'+,0,

    /// 6 -/ /0)'/*, ),,0 @+--+* )0+ *,-+'0 //F,0,''/

    '*/)'+

    • Q), , *,K)',*+ , )@+ ,>,*',0'+ +*+ )'-'=+* @,**+',0+ , -+ ,0/-/(+

    / K), ,+ )6 H'- @+--+* +*/0, ,K)// *''+-, / 0/ '0,*,+0,

    • Q), 0/ ,+ /'F-, *,/-,* -/ +,/ J0'/ , @+--+* +*/0, ,0 ',/ /

    ,0 ,+'/

    •  A,H @/6 ,0 + -+ /*/*+'/0, /,*'+-'=+0 /0 '--/0, , ,*'-,

    ,*/0+-, '0 K), +K),--/ + K), , *,',*,0 -/ +/ '0,*+F'+/ ,J0 ,0

    /'F'-'+ , '0,*,0'* ,0/0, , --,(+ + ,0+* K), *,,0+ )0 ,-'(*/ /

    *',(/ +*+ -+ *'+'+ , -/ -',0,.

    18

    F"#$%& 12. '*&& & #%&%

  • 8/20/2019 Weka DataminingZZ

    20/22

    BILIOGRA!IA

    W1X NIME IEDE. M+0)+- BH'/ 0',@.-',@+*,.0,'+'++0)+-F'//*+-'-,'-,CCC$#$$1. W4X M'0,*+ , D+/ /0 ;,

    W5X E++. Y"*F/-, 6 *,(-+, ,''0. D'/0'F-,@),*'++,>*+'/0*,),*+'/0'0/*+'/0.',+0+.,+*F/-,.@-W'+/ ,0 23 , !,F*,*/ , 2$$8XW%X S. :+--,/ YT*+F+/ , +*''0 '0,*+ , +/C/**',0, A*(,0'0+ 2$$% . 11 [ 14.W7X C)*/ '0,'(+'0 6 *,)*/ ,0 '0,-'(,0'+ +*'''+-.

    19

  • 8/20/2019 Weka DataminingZZ

    21/22

    YI0*/)'0 + J0'+ , M'0,*+ , D+/. D'/0'F-,@.'@+-+.0,/)*,DD\DM2$$7$-+$2\\/*\-+''+'/0-+\%1\,''/0\*,,.W'+/ ,0 23 , !,F*,*/, 2$$8X

    2!

  • 8/20/2019 Weka DataminingZZ

    22/22

    21