Data Mining

Publicado em 09/04/2004

2.1.1 – RETENÇÃO DE DADOS

Enquanto na "destilação de padrões" nós analisamos dados, extraímos padrões e deixamos os dados para trás, na retenção os dados são mantidos para posterior combinação. Quando novos dados são apresentados, eles são combinados com o conjunto de dados anterior.

Um exemplo bem conhecido de uma aproximação baseada na retenção de dados é o método "Nearest Neighbor" (vizinho próximo). Neste método, o conjunto de dados é mantido (geralmente em memória) para a comparação com novos dados. Quando um novo registro está presente, por prognóstico, a "distância" entre ele e os registros semelhantes no conjunto de dados é encontrado, e os mais parecidos (ou vizinhos próximos) são identificados.

Por exemplo, para um determinado cliente em potencial para serviços bancários, suas características - ou atributos - são comparadas com todos os clientes existentes no banco. Um exemplo seria comparar a idade e o salário do futuro cliente com as idades e os salários dos clientes existentes. Neste caso, um conjunto de vizinhos é selecionado (baseado nas proximidades de salário, idade).

Figura 4 – Retenção de Dados

Fonte: (Han, 2000)

É claro que pode perfeitamente ser expandido para manter todos os dados e neste ponto, algumas vezes, precisamos reter apenas um conjunto de "casos típicos" - podemos selecionar, por exemplo, uma série de 100 "padrões típicos" como base para…

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