Minería de Patrones Emergentes
La Minería de Patrones Emergentes (EPM, por sus siglas en inglés) es una técnica de minería de datos basada en contrastes que identifica conjuntos de ítems cuyo soporte aumenta significativamente —o salta desde cero— al pasar de un conjunto de datos (o clase) a otro. Introducida por Dong y Li en 1999, se utiliza principalmente en tareas de clasificación, detección de anomalías y análisis de tendencias donde el objetivo central es descubrir patrones discriminatorios entre dos poblaciones o períodos de tiempo.
Leer el método completo
Inicia sesión con una cuenta gratuita para leer esta sección.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Fuentes
- Dong, G., & Li, J. (1999). Efficient mining of emerging patterns: Discovering trends and differences. ACM SIGKDD, 43–52. DOI: 10.1145/312129.312191 ↗
Cómo citar esta página
ScholarGate. (2026, June 2). Emerging Pattern Mining. ScholarGate. https://scholargate.app/es/machine-learning/emerging-pattern-mining
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- Minería de Reglas de Asociación (Apriori)Aprendizaje automático↔ compare
- FP-Growth (Frequent Pattern Growth)Aprendizaje automático↔ compare
- Inducción de Reglas (RIPPER)Aprendizaje automático↔ compare
¿Has visto un problema en esta página? Infórmanos o sugiere una corrección →