Data Mining:
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München
De Gruyter Oldenbourg
2014
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INHALTSVERZEICHNIS
1 EINFUEHRUNG 1
1.1 AUSWERTUNG VON MASSENDATEN 1
1.2 DATA MINING UND BUSINESS INTELLIGENCE 3
1.3 ABLAUF EINER DATENANALYSE 4
1.4 INTERDISZIPLINAERST 11
1.5 ERFOLGREICHE BEISPIELE 14
1.6 WERKZEUGE 16
W
1.6.1 KNIME 17
1.6.2 WEKA 26
1.6.3 JAVANNS 31
2 GRUNDLAGEN DES DATA MINING 37
2.1 GRUNDBEGRIFFE 37
2.2 DATENTYPEN 39
2.3 ABSTANDS- UND AEHNLICHKEITSMASSE 43
2.4 GRUNDLAGEN KUENSTLICHER NEURONALER NETZE 47
2.5 LOGIK 52
2.6 UEBERWACHTES UND UNUEBERWACHTES LERNEN 55
3 ANWENDUNGSKLASSEN 57
3.1 CLUSTER-ANALYSE 57
3.2 KLASSIFIKATION 59
3.3 NUMERISCHE VORHERSAGE 61
3.4 ASSOZIATIONSANALYSE 63
3.5 TEXT MINING 65
3.6 WEB MINING 66
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X
INHALTSVERZEICHNIS
4 WISSENSREPRAESENTATION 69
4.1 ENTSCHEIDUNGSTABELLE 69
4.2 ENTSCHEIDUNGSBAEUME 71
4.3 REGELN 72
4.4 ASSOZIATIONSREGELN 73
4.5 INSTANZENBASIERTE DARSTELLUNG 79
4.6 REPRAESENTATION VON CLUSTERN 79
4.7 NEURONALE NETZE ALS WISSENSSPEICHER 80
5 KLASSIFIKATION 83
5.1 K-NEAREST NEIGHBOUR 83
5.1.1 K-NEAREST-NEIGHBOUR-ALGORITHMUS 85
5.1.2 EIN VERFEINERTER ALGORITHMUS 89
5.2 ENTSCHEIDUNGSBAUMLERNEN 92
5.2.1 ERZEUGEN EINES ENTSCHEIDUNGSBAUMS 92
5.2.2 AUSWAHL EINES ATTRIBUTS 94
5.2.3 DER ID3-ALGORITHMUS ZUR ERZEUGUNG EINES ENTSCHEIDUNGSBAUMS 96
5.2.4 ENTROPIE 104
5.2.5 DER GINI-INDEX 106
5.2.6 DER C4.5-ALGORITHMUS 106
5.2.7 PROBLEME BEIM ENTSCHEIDUNGSBAUMLERNEN 108
5.2.8 ENTSCHEIDUNGSBAUM UND REGELN 109
5.3 NAIVE BAYES 111
5.3.1 BAYESSCHE FORMEL 111
5.3.2 DER NAIVE-BAYES-ALGORITHMUS 112
5.4 VORWAERTSGERICHTETE NEURONALE NETZE 117
5.4.1 ARCHITEKTUR 117
5.4.2 DAS BACKPROPAGATION-OF-ERROR-LERNVERFAHREN 119
5.4.3 MODIFIKATIONEN DES BACKPROPAGATION-ALGORITHMUS 123
5.4.4 EIN BEISPIEL 125
- 5.5 SUPPORT VECTOR MACHINES 128
5.5.1 GRUNDPRINZIP 128
5.5.2 FORMALE DARSTELLUNG VON SUPPORT VECTOR MACHINES 130
5.5.3 EIN BEISPIEL 132
6 CLUSTER-ANALYSE 135
6.1 ARTEN DER CLUSTER-ANALYSE 135
6.2 DER K-MEANS-ALGORITHMUS 139
6.3 DER K-MEDOID-ALGORITHMUS 148
INHALTSVERZEICHNIS XI
6.4 ERWARTUNGSMAXIMIERUNG 153
6.5 AGGLOMERATIVES CLUSTERN 155
6.6 DICHTEBASIERTES CLUSTERN 160
6.7 CLUSTERBILDUNG MITTELS SELBSTORGANISIERENDER KARTEN 163
6.7.1 AUFBAU 163
6.7.2 LERNEN 164
6.7.3 VISUALISIERUNG EINER SOM 167
6.7.4 EIN BEISPIEL 168
6.8 CLUSTERBILDUNG MITTELS NEURONALER GASE 170
6.9 CLUSTERBILDUNG MITTELS ART 172
7 ASSOZIATIONSANALYSE 175
7.1 DER A-PRIORI-ALGORITHMUS 175
7.1.1 GENERIERUNG DER KANDIDATEN 177
7.1.2 ERZEUGEN DER REGELN 179
7.2 FREQUENT PATTERN GROWTH 185
7.3 ASSOZIATIONSREGELN FUER SPEZIELLE AUFGABEN 189
7.3.1 HIERARCHISCHE ASSOZIATIONSREGELN 189
7.3.2 QUANTITATIVE ASSOZIATIONSREGELN 190
7.3.3 ERZEUGUNG VON TEMPORALEN ASSOZIATIONSREGELN 192
8 DATENVORBEREITUNG 195
8.1 MOTIVATION 195
8.2 ARTEN DER DATENVORBEREITUNG 197
8.2.1 DATENSELEKTION UND -INTEGRATION 198
8.2.2 DATENSAEUBERUNG 199
8.2.3 DATENREDUKTION 206
8.2.4 DATENTRANSFORMATION 209
8.3 EIN BEISPIEL 215
9 BEWERTUNG 221
9.1 PRINZIP DER MINIMALEN BESCHREIBUNGSLAENGEN 222
9.2 INTERESSANTHEITSMASSE FUER ASSOZIATIONSREGELN 222
9.2.1 SUPPORT 223
9.2.2 KONFIDENZ 223
9.2.3 GAIN-FUNKTION 225
9.2.4 P-S-FUNKTION 226
9.2.5 LIFT 227
9.3 GUETEMASSE UND FEHLERKOSTEN 227
9.3.1 FEHLERRATEN 227
XII INHALTSVERZEICHNIS
9.3.2 WEITERE GUETEMASSE FUER KLASSIFIKATOREN 228
9.3.3 FEHLERKOSTEN 230
"9.4 TESTMENGEN 231
9.5 QUALITAET VON CLUSTERN *. 233
9.6 VISUALISIERUNG 235
10 EINE DATA-MINING-AUFGABE 245
10.1 DIE AUFGABE 245
10.2 DAS PROBLEM 246
10.3 DIE DATEN 248
10.4 DATENVORBEREITUNG 253
10.5 EXPERIMENTE 256
10.5.1 K-NEAREST NEIGHBOUR 258
10.5.2 NAIVE BAYES 260
10.5.3 ENTSCHEIDUNGSBAUMVERFAHREN 262
10.5.4 NEURONALE NETZE 265
10.6 AUSWERTUNG DER ERGEBNISSE 272
A ANHANG 275
A.L IRIS-DATEN 275
A.2 SOJABOHNEN 277
A.3 WETTER-DATEN 279
A.4 KONTAKTLINSEN-DATEN 281
ABBILDUNGSVERZEICHNIS 283
TABELLENVERZEICHNIS 291
VERZEICHNIS DER SYMBOLE 293
VERZEICHNIS DER ABKUERZUNGEN 295
LITERATURVERZEICHNIS 297
INDEX 303 |
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Beschreibung
Sonderstandort Fakultät
| Signatur: |
2000 ST 530 C635 |
|---|---|
| Exemplar 1 | nicht ausleihbar Checked out – Rückgabe bis: 31.12.2099 Vormerken |
THWS Schweinfurt Zentralbibliothek Lesesaal
| Signatur: |
2000 ST 530 C635 |
|---|---|
| Exemplar 1 | ausleihbar Verfügbar Bestellen |
THWS Würzburg Zentralbibliothek Lesesaal
| Signatur: |
1000 ST 530 C635 |
|---|---|
| Exemplar 1 | ausleihbar Verfügbar Bestellen |