Contrasting data using gradual patterns
Extraction de motifs graduels emergents
Abstract
Mining emerging patterns aims at contrasting data sets and identifying itemsets that characterise a data set by contrast to a reference data set, so as to capture and highlight their differences. This paper considers the case of emerging gradual patterns, to extract discriminant attribute co-variations. It discusses the specific features of these gradual patterns and proposes to transpose an efficient border-based algorithm, justifying its applicability to the gradual case. Illustrative results obtained from a UCI data set are described.
L'extraction de motifs emergents a pour objectif de souligner les caractéristiques distinctives d'une base de données par opposition a une base de référence , afin de mettre en evidence leurs différences. Cet article consid ere le cas particulier des motifs graduels emergents et vise, donc, ` a extraire des co-variations d'attributs discrimi-nantes. Il discute les spécificités des motifs graduels nécessitant le développement d'une nouvelle méthode et propose la transposition adaptée d'un algorithme efficace basé sur la notion de bordure, en justifiant son applica-bilité au cas des motifs graduels. Il illustre les résultats obtenus sur des données de l'UCI.
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