01536nab a2200265uuc4500001000800000005001700008008004100025035001200066035002100078040001300099041000800112100004100120245008400161520059800245650004600843650003300889700004400922700003600966700004401002700004101046700005801087773009601145942001001241999001901251123886920260424102132.0110414e20100701                    spa    a1238869  a(OCoLC)820581974  ccomduadb  aspa10aCaballero, Yailé4auteaut943760813aLa 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 aproximados9162610 7aAnálisis de datos295054610aBello Pérez, Rafael4auteaut927747110aArco, Leticia4auteaut959854210aCárdenas, Beitmantt4auteaut961721010aMárquez, Yennely4auteaut961881810aGarcía Lorenzo, María Matílde4auteaut95161270 tDYNA (Medellín)gVolumen 077, Número 162, Junio 2010, 261-270w188384x0012-7353082258  cARIMP  c578266d578266