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dc.contributor.author Gretel, Beral Baró
dc.contributor.author Rosa María Valdovinos Rosas, /
dc.contributor.author Ansel Yoan, Rodriguez González
dc.contributor.author José Raymundo, Marcial Romero
dc.date.accessioned 2025-02-10T19:23:55Z
dc.date.available 2025-02-10T19:23:55Z
dc.date.issued 2024-04-14
dc.identifier.isbn 978-607-633-796-7
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/20.500.11799/142135
dc.description Capitulo de libro es
dc.description.abstract En este capítulo se realiza un estudio en torno a las ventajas del uso de los psf con respecto a los pf del enfoque tradicional. Por tal motivo, la comparación experimental incluye el análisis de la calidad de los patrones minados por los algoritmos más citados para cada enfoque: el algoritmo STreeDC-Miner es utilizado para minar los Patrones Similares Frecuentes con respecto a los Patrones Frecuentes del enfoque tradicional minados por el algoritmo Apriori es
dc.language.iso spa es
dc.publisher Universidad Autónoma del Estado de México es
dc.rights openAccess es
dc.rights.uri http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0 es
dc.subject Patrones similares frecuentes es
dc.subject StreeDC-Miner es
dc.subject Algoritmo Apriori es
dc.subject.classification INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA es
dc.title Patrones Similares Frecuentes, un nuevo enfoque para describir los conjuntos de datos es
dc.type Capítulo de Libro es
dc.provenance Científica es
dc.road Verde es
dc.organismo Ingeniería es
dc.ambito Nacional es
dc.cve.CenCos 20501 es
dc.validacion.itt Si es


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  • Título
  • Patrones Similares Frecuentes, un nuevo enfoque para describir los conjuntos de datos
  • Autor
  • Gretel, Beral Baró
  • Rosa María Valdovinos Rosas, /
  • Ansel Yoan, Rodriguez González
  • José Raymundo, Marcial Romero
  • Fecha de publicación
  • 2024-04-14
  • Editor
  • Universidad Autónoma del Estado de México
  • Tipo de documento
  • Capítulo de Libro
  • Palabras clave
  • Patrones similares frecuentes
  • StreeDC-Miner
  • Algoritmo Apriori
  • Los documentos depositados en el Repositorio Institucional de la Universidad Autónoma del Estado de México se encuentran a disposición en Acceso Abierto bajo la licencia Creative Commons: Atribución-NoComercial-SinDerivar 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)

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