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Data Mining / Wissensextraktion
Data Mining Cup 2012 Projektvorstellung Team DataMineCraft Fakultät für Ingenieurwissenschaften Karsten Diepelt Ramona Goesch Hannes Wiencke
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2 Gliederung Vorgehensweise Angewendete Modelle/Algorithmen Ergebnisse
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1. Vorgehensweise Datenvisualisierung (Verteilung der Verkaufszahlen)
3 1. Vorgehensweise Datenvisualisierung (Verteilung der Verkaufszahlen) Entwicklung erster Testworkflow (PNN DDA) in Knime (insb. zur Fehlerauswertung) ca eukl. Fehlerpunkte Nach genauerer Analyse der Trainingsdaten → Aufteilung in Cluster → erhebliche Verbesserung Anwendung verschiedener Modelle/Algorithmen auf Cluster Ergebnisoptimierung anhand verschiedener Clusterparameter
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2. Angewendete Modelle/Algorithmen
4 2. Angewendete Modelle/Algorithmen Neuronales Netz (PNN DDA) Entscheidungsbaum Lineare Regression SVM Bayes
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5 3. Ergebnisse PNN: 7 Cluster (Mittelwert, Summe, std. Abweichung) → 614 8 Cluster (Varianz, 300 Iterationen) → 617 4 Cluster (Mittelwert, Summe, std. Abweichung) → 654 Lineare Regression: 8 Cluster (Mittelwert, Summe, std. Abweichung) → 510 8 Cluster (Mittelwert, std. Abweichung) → 513 3 Cluster (Mittelwert, std. Abweichung) → 526
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6 Danke!
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