Generación de reglas estadísticas a partir de grandes bases de datos - Schektman, Yves (Universidad de Costa Rica, Centro de Investigación en Matemática Pura y Aplicada (CIMPA), 1994)
Dado un conjunto de variables cualitativas, queremos predecir una o varias de ellas mediante reglas. Proponemos un algoritmo que (i) es guiado por resultados estadísticos en el marco de una geometría relacional, dentro de la cual se utilizan índices de asociación disimétricos, y (ii) efectúa aproximaciones estadísticas y euclidianas. El método iterativo propuesto puede obtener muchas reglas sin tener que introducir a priori sus premisas en el conjunto de conjunciones explicativas que el generador analiza en cada etapa. El algoritmo es de complejidad lineal respecto al número de individuos, por lo que sería particularmente bien adaptado a las grandes bases de datos. Se presentan resultados sobre ejemplos de datos.Palabras clave: reglas de producción, asociación disimétrica, adquisición de conocimientos, distancia relacional, número equivalente.