Data Mining:
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Jürgen Cleve, Uwe Lämmel
Data Mining
2 Auflage
DE GRUYTER
OLDENBOURG
Inhaltsverzeichnis
1 Einführung 1
1 1 Auswertung von Massendaten 1
1 2 Data Mining und Business Intelligence 3
1 3 Ablauf einer Datenanalyse 5
1 4 Interdisziplinärst 12
1 5 Erfolgreiche Beispiele 15
1 6 Werkzeuge 17
161 KNIME 18
162 WEKA 27
163 JavaNNS 32
2 Grundlagen des Data Mining 37
2 1 Grundbegriffe 37
2 2 Datentypen 39
2 3 Abstands- und Ähnlichkeitsmaße 43
2 4 Grundlagen Künstlicher Neuronaler Netze 47
2 5 Logik 52
2 6 Überwachtes und unüberwachtes 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
X Inhaltsverzeichnis
4 Wissensrepräsentation 69
4 1 Entscheidungstabelle 69 1
4 2 Entscheidungsbäume 71 '•
4 3 Regeln 72
4 4 Assoziationsregeln 73
4 5 Instanzenbasierte Darstellung 79 j
4 6 Repräsentation von Clustern 79
4 7 Neuronale Netze als Wissensspeicher 80
5 Klassifikation 83
5 1 K-Nearest Neighbour 83 ;
511 K-Nearest-Neighbour-Algorithmus 85 j
512 Ein verfeinerter Algorithmus 89
5 2 Entscheidungsbaumlernen 92
521 Erzeugen eines Entscheidungsbaums 92
522 Auswahl eines Attributs 94
523 Der ID3-Algorithmus zur Erzeugung eines Entscheidungsbaums 96
524 Entropie 104
525 Der Gini-Index 106
526 Der C4 5-Algorithmus 107
527 Probleme beim Entscheidungsbaumlernen 108
528 Entscheidungsbaum und Regeln 109
5 3 Naive Bayes Ill
531 Bayessche Formel 112
532 Der Naive-Bayes-Algorithmus 112
5 4 Vorwärtsgerichtete Neuronale Netze 117
541 Architektur 118
542 Das Backpropagation-of-Error-Lernverfahren 120
543 Modifikationen des Backpropagation-Algorithmus 125
544 Ein Beispiel 126
5 5 Support Vector Machines 130
551 Grundprinzip 130
552 Formale Darstellung von Support Vector Machines 131
553 Ein Beispiel 133
6 Cluster-Analyse 137
6 1 Arten der Cluster-Analyse 137
6 2 Der k-Means-Algorithmus 141
6 3 Der k-Medoid-Algorithmus 151
Inhaltsverzeichnis
XI
6 4 Erwartungsmaximierung 156
6 5 Agglomeratives Clustern 158
6 6 Dichtebasiertes Clustern 163
6 7 Clusterbildung mittels selbstorganisierender Karten 166
671 Aufbau 166
672 Lernen 167
673 Visualisierung einer SOM 170
674 Ein Beispiel 170
6 8 Clusterbildung mittels neuronaler Gase 173
6 9 Clusterbildung mittels ART 175
6 10 Der Fuzzy-c-Means-Algorithmus 177
7 Assoziationsanalyse 181
7 1 Der A-Priori-Algorithmus 181
711 Generierung der Kandidaten 183
712 Erzeugen der Regeln 185
7 2 Frequent Pattern Growth 191
7 3 Assoziationsregeln für spezielle Aufgaben 195
731 Hierarchische Assoziationsregeln 195
732 Quantitative Assoziationsregeln 196
733 Erzeugung von temporalen Assoziationsregeln 198
8 Datenvorbereitung 201
8 1 Motivation 201
8 2 Arten der Datenvorbereitung 205
821 Datenselektion und-integration 205
822 Datensäuberung 207
823 Datenreduktion 212
824 Datentransformation 216
8 3 Ein Beispiel 224
9 Bewertung 229
9 1 Prinzip der minimalen Beschreibungslängen 230
9 2 Interessantheitsmaße für Assoziationsregeln 230
921 Support 231
922 Konfidenz 231
923 Gain-Funktion 233
924 p-s-Funktion 234
925 Lift 235
XII
Inhaltsverzeichnis
9 3 Gütemaße und Fehlerkosten 235
931 Fehlerraten 235
932 Weitere Gütemaße für Klassifikatoren 236
933 Fehlerkosten 239
9 4 Testmengen 240
9 5 Qualität von Clustern 242
9 6 Visualisierung 244
10 Eine Data-Mining-Aufgabe 255
10 1 Die Aufgabe 255
10 2 Das Problem 256
10 3 Die Daten 258
10 4 Datenvorbereitung 263
10 5 Experimente 266
10 5 1 K-Nearest Neighbour 268
10 5 2 Naive Bayes 270
10 5 3 Entscheidungsbaumverfahren 272
10 5 4 Neuronale Netze 275
10 6 Auswertung der Ergebnisse 282
A Anhang 285
A l Iris-Daten 285
A 2 Sojabohnen 287
A 3 Wetter-Daten 289
A 4 Kontaktlinsen-Daten 291
Abbildungsverzeichnis 293
Tabellenverzeichnis 301
Verzeichnis der Symbole 303
Verzeichnis der Abkürzungen 305
Literaturverzeichnis 307
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