Análisis comparativo de DBDT frente a otros algoritmos para el manejo de datos no escalares

Abstract

[ES] La ciencia de extraer información útil de grandes conjunto de datos o bases de datos es conocida como minería de datos. Este trabajo de master pretende realizar una comparación de un nueva técnica de minería de Datos, conocida como DBDT que permite explorar datos no escalares contra las técnicas clásicas de minería de datos. La novedad consiste en poder integrar a la exploración de datos el tratamiento de cadenas, secuencias y otros tipos de datos similares, usando la noción de distancia.

[EN] The science of extracting useful information from large dataset or database is known as data mining. This work aims to make a comparison master a new technique of Data Mining, known as DBDT for exploring scalar data and classical techniques of data mining. The novelty is to integrate data exploration string processing, sequences and other similar data, using the notion of distance.