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Bases de Datos y Sistemas de Información Bases de Datos y Sistemas de Información InteligentesInteligentes
Departamento de Ciencias de la Computación e Inteligencia Departamento de Ciencias de la Computación e Inteligencia ArtificialArtificial
ETS Ingeniería Informática - Universidad de GranadaETS Ingeniería Informática - Universidad de Granada
TMinerTMinerData Mining en JavaData Mining en Java
TMinerTMinerData Mining en JavaData 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.
TMinerTMinerInterfaz WindowsInterfaz Windows
TMinerTMinerInterfaz WindowsInterfaz Windows
Los “trabajadores del conocimiento” pueden analizar sus propios datos utilizando un
interfaz estándar de tipo WIMP...
TMinerTMinerInterfaz WebInterfaz Web
TMinerTMinerInterfaz WebInterfaz Web
Como applet... ... y como aplicación web
TMinerTMinerSistema de ayuda en líneaSistema de ayuda en línea
TMinerTMinerSistema de ayuda en líneaSistema de ayuda en línea
TMiner ofrece unainterfaz bilingüe(español e inglés)
con un sistema de ayuda en líneaen formato HTML
TMinerTMinerSelección de los datosSelección de los datos
TMinerTMinerSelección de los datosSelección de los datos
TMinerTMinerSelección de los datosSelección de los datos
TMinerTMinerSelección de los datosSelección de los datos
Mediante el controlador JDBC
adecuado se accede a la base de datos…
TMinerTMinerSelección de los datosSelección de los datos
TMinerTMinerSelección de los datosSelección de los datos
Con TMiner podemos analizar cualquiera de los
conjuntos de datosde la base de datos
TMinerTMinerEl conjunto de datosEl conjunto de datos
TMinerTMinerEl conjunto de datosEl conjunto de datos
TMinerTMinerEl conjunto de datosEl conjunto de datos
TMinerTMinerEl conjunto de datosEl conjunto de datos
Una vez seleccionado el conjunto de datos, podemos empezar a
trabajar con él
TMinerTMinerEl conjunto de datosEl conjunto de datos
TMinerTMinerEl conjunto de datosEl conjunto de datos
TMinerpermite realizarconsultas SQL
TMinerTMinerEl conjunto de datosEl conjunto de datos
TMinerTMinerEl conjunto de datosEl conjunto de datos
Importar datos desde ficheros…
TMinerTMinerEl conjunto de datosEl conjunto de datos
TMinerTMinerEl conjunto de datosEl conjunto de datos
… o exportar los datos de la base de datos
TMinerTMinerPreparación de los datosPreparación de los datos
TMinerTMinerPreparación de los datosPreparación de los datos
TMinerTMinerPreparación de los datosPreparación de los datos
TMinerTMinerPreparación de los datosPreparación de los datos
Una vez seleccionado el conjunto de datos, podemos aplicar distintas técnicas de Data Mining
TMinerTMinerPreparación de los datosPreparación de los datos
TMinerTMinerPreparación de los datosPreparación de los datos
En primer lugar, seleccionamos las columnas del conjunto de datos con las que vamos a trabajar
TMinerTMinerPreparación de los datosPreparación de los datos
TMinerTMinerPreparación de los datosPreparación de los datos
A continuación, agrupamos los valores de cada atributo en función de cómo queramos interpretarlos
TMinerTMinerPreparación de los datosPreparación de los datos
TMinerTMinerPreparación de los datosPreparación de los datos
Cuando los atributos son de tipo numérico, podemos utilizar distintas técnicas de discretización
TMinerTMinerPreparación de los datosPreparación de los datos
TMinerTMinerPreparación de los datosPreparación de los datos
Incluso se pueden asignar etiquetas descriptivasa los conjuntos en que agrupamos los valores de los atributos
TMinerTMinerTécnicas de Data MiningTécnicas de Data Mining
TMinerTMinerTécnicas de Data MiningTécnicas de Data Mining
TMinerTMinerTécnicas de Data MiningTécnicas de Data Mining
TMinerTMinerTécnicas de Data MiningTécnicas de Data Mining
Ya sólo nos quedaelegir qué algoritmos utilizar,
indicar valores adecuadospara sus parámetros
y esperar a ver los resultados que se obtienen…
TMinerTMinerTécnicas de Data MiningTécnicas de Data Mining
TMinerTMinerTécnicas de Data MiningTécnicas de Data Mining
TMinerTMinerÁrboles de decisiónÁrboles de decisión
TMinerTMinerÁrboles de decisiónÁrboles de decisión
AlgoritmosAlgoritmosID3, C4.5 …ID3, C4.5 …
TMinerTMinerListas de decisiónListas de decisión
TMinerTMinerListas de decisiónListas de decisión
Metodología STAR:Metodología STAR:Algoritmos AQ y CN2Algoritmos AQ y CN2
TMinerTMinerReglas de asociaciónReglas de asociación
TMinerTMinerReglas de asociaciónReglas de asociación
Algoritmos Algoritmos Apriori y TBARApriori y TBAR
TMinerTMinerReglas de asociaciónReglas de asociación
TMinerTMinerReglas de asociaciónReglas de asociación
ClasificaciónClasificacióncon reglas de asociacióncon reglas de asociación
TMinerTMinerAnálizador NuméricoAnálizador Numérico
TMinerTMinerAnálizador NuméricoAnálizador Numérico
Analizador NuméricoAnalizador NuméricoAnalizador NuméricoAnalizador NuméricoTécnicas de clasificación y agrupamiento
El Analizador Numérico El Analizador Numérico es la parte de TMiner encargada de trabajar con númeroses la parte de TMiner encargada de trabajar con números
Analizador NuméricoAnalizador NuméricoAnalizador NuméricoAnalizador NuméricoTécnicas de clasificación y agrupamiento
Incluye técnicas de edición y condensado de datos, distintos métodos de Incluye técnicas de edición y condensado de datos, distintos métodos de construcción de clasificadores y múltiples algoritmos de agrupamientoconstrucción de clasificadores y múltiples algoritmos de agrupamiento
Analizador NuméricoAnalizador NuméricoAnalizador NuméricoAnalizador NuméricoTécnicas de clasificación y agrupamiento
Visualización de conjuntos de datos,Visualización de conjuntos de datos,estadísticas y distribuciones de clasesestadísticas y distribuciones de clases
Analizador NuméricoAnalizador NuméricoAnalizador NuméricoAnalizador NuméricoTécnicas de clasificación y agrupamiento
Estadísticas por clasesEstadísticas por clases
Analizador NuméricoAnalizador NuméricoAnalizador NuméricoAnalizador NuméricoTécnicas de clasificación y agrupamiento
Analizador NuméricoAnalizador NuméricoAnalizador NuméricoAnalizador NuméricoTécnicas de clasificación y agrupamiento
Clasificadores paramétricos (lineales y cuadráticos)Clasificadores paramétricos (lineales y cuadráticos)
Analizador NuméricoAnalizador NuméricoAnalizador NuméricoAnalizador NuméricoTécnicas de clasificación y agrupamiento
Clasificadores no paramétricos: k-NNClasificadores no paramétricos: k-NN
Analizador NuméricoAnalizador NuméricoAnalizador NuméricoAnalizador NuméricoTécnicas de clasificación y agrupamiento
Aprendizaje adaptativo: LVQ y DSMAprendizaje adaptativo: LVQ y DSM
Analizador NuméricoAnalizador NuméricoAnalizador NuméricoAnalizador NuméricoTécnicas de clasificación y agrupamiento
Métodos de agrupamiento: K-MEANS, GRASP, ISODATA…Métodos de agrupamiento: K-MEANS, GRASP, ISODATA…
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Fernando Berzal [email protected]
Juan Carlos Cubero [email protected]
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