01420nab a2200241uuc4500001000800000005001700008008004100025035001200066035002100078040001300099041000800112100003300120245008400153520059800237650003800835650002600873700003600899700002800935700003600963700003300999700005001032773009601082123886920260424102132.0110414e20100701                    spa    a1238869  a(OCoLC)820581974  ccomduadb  aspa10aCaballero, Yailé4auteaut13aLa teoría de los conjuntos aproximados para el descubrimiento de conocimiento3 aLa Teoría de los Conjuntos Aproximados (RST) abrió una nueva dirección en el desarrollo de teorías sobre la información incompleta y es una poderosa herramienta para el análisis de datos. En esta investigación se demuestra la posibilidad de usar esta teoría para generar conocimiento a priori sobre un conjunto de datos. Se desarrolla una propuesta para caracterizar a priori conjuntos de entrenamiento, usando medidas de estimación de la RST. La propuesta ha sido estudiada experimentalmente usando bases de datos internacionales y se han obtenido resultados satisfactorios.  aTeoría de conjuntos aproximados 7aAnálisis de datos210aBello Pérez, Rafael4auteaut10aArco, Leticia4auteaut10aCárdenas, Beitmantt4auteaut10aMárquez, Yennely4auteaut10aGarcía Lorenzo, María Matílde4auteaut0 tDYNA (Medellín)gVolumen 077, Número 162, Junio 2010, 261-270w188384x0012-7353082258