Análisis de segmentación en el análisis de datos simbólicos

• Autores: María del Carmen Bravo Llatas
• Directores de la Tesis: José Miguel García-Santesmases Martín-Tesorero (dir. tes.)
• Lectura: En la Universidad Complutense de Madrid ( España ) en 2001
• Idioma: español
• Tribunal Calificador de la Tesis: Miguel Martín Dávila (presid.), Javier Martín Rodrigo (secret.), Edwin Diday (voc.), David Ríos Insua (voc.), Paula Brito María (voc.)
• Materias:
  • Matemáticas
    • Ciencia de los ordenadores
      • Inteligencia artificial
      • Bancos de datos
    • Estadística
      • Análisis de datos
      • Análisis multivariante
• Enlaces
  • Tesis en acceso abierto en: Docta Complutense
• Resumen

  • Esta Memoria se encuadra dentro del marco Análisis de Datos Simbólicos y de las tecnicas de Segmentación. El análisis de Datos Simbólicos permite la extensión de la Estadística de las intenciones o conceptos, y el paso de la minería de datos simbólicos y a la minería de conocimientos. Se propone una nueva técnica de análisis de Datos simbólicos, el Análisis de Segmentación para datos simbólicos estratificados. Además del análisis de datos simbólicos, se incorpora la información de los estratos en los algoritmos de Segmentación, alcanzándose el doble objetivo de explicación de una variable clase, de una parte y una clasificación de los estratos por su comportamiento homogéneo en la explicación de la variable clase de otra. Se presenta una formalización generalizada del método en términos de objetos simbólicos que permite el análisis de datos monoevaluados y de diversos tipos de datos simbólicos: modales probabilistas, multievaluados, de intervalo y posibilistas. El método proporciona una descripción por objetos simbólicos de los estratos, como información agregada de los mismos, representando una generalización o intención de los mismos, expresada en términos de reglas de predicción de las clases. El método de Segmentación presentado contribuye al análisis de datos consolidados. La información consolidada y el conocimiento extraído de la misma se expresan por un único formalismo. El marco único de representación de los datos, del árbol y de los estratos mediante datos y objetos simbólicos ha permitido identificarlos tres grandes propósitos de un algoritmo general de análisis de Datos Simbólicos: la organización de los datos, la organización del conocimiento y la extracción de conocimiento a partir de datos y/o conocimiento. Se ha desarrollado un software que permite la utilización del método propuesto y que facilita la investigación futura para la creación de nuevos criterios que mejoren la técnica desarrollada a esta Memoria y la incorporación de otros tipos de datos simbólicos