Reglas de Asociación de Conjunto

Las Reglas de Asociación de Conjunto aplican los principios del aprendizaje por conjuntos a la minería de reglas de asociación: se descubren múltiples conjuntos de reglas a partir de diferentes submuestras de datos o con parámetros variados, luego se fusionan y ponderan para producir un conjunto más estable y completo de patrones de co-ocurrencia. El enfoque reduce la sensibilidad a las elecciones de umbral de soporte y confianza y mejora la robustez en datos transaccionales ruidosos.