En el contexto de la minería de datos binarios, para tener una visión unificada sobre las medidas de calidad probabilísticas de las reglas de asociación, la teoría de Totohasina de normalización de medidas de calidad de las reglas de asociación basada principalmente en homeomorfismo afín presenta algunas desventajas. De hecho, no puede normalizar algunas medidas de interés que se explican a continuación. Este artículo presenta una extensión de la misma, como un nuevo método de normalización basado en homeomorfismo homográfico adecuado que parece ser el más consecuente.
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