Data Mining mit CI-Methoden

(Spezialvorlesung 042325)

Sommersemester 2007

Prof. Dr. Günter Rudolph

Termin:
Dienstag	14:15 - 16:00	OH16 / R2.05
Beginn:	Dienstag, 3.4.2007

Keine Vorlesung am: 24.4. (FVV), 1.5. (Feiertag), 12.6., 10.7.

Beschreibung:

Im Bereich Data Mining sind zahlreiche Verfahren entwickelt worden. In dieser Veranstaltung betrachten wir solche Methoden, die der Computational Intelligence (Fuzzy Systeme, Evolutionäre Algorithmen, Neuronale Netze etc.) zuzuordnen sind.

Voraussetzungen: Fundamente der Computational Intelligence (empfohlen)
Schwerpunktgebiete (DPO 2001):

Computational Intelligence & Natural Computing
Intelligente Systeme

Übung:
Donnerstag, 12:15 - 14:00h, OH 14, R. 104, ca. 14-tägig

Webseiten zur Übung

Foliensätze: Gibt es leider nicht. Sie müssen mitschreiben.

Literatur: (under construction)

Einleitung
Clustering: Fuzzy Methoden
- F. Höppner, F. Klawonn und R. Kruse: Fuzzy-Clusteranalyse.
  Vieweg: Braunschweig 1997. (UniDo Bibliothek: Sn 20688)
  Kapitel 1 + 2 sowie Abschnitt 6.1.
- L. Bobrowski und J. C. Bezdek: c-Means Clustering with the l₁ and l_inf Norms.
  IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics 21(3):545-554, 1991.
Clustering: Partikelschwärme
- C. Veenhuis und M. Köppen: Data Swarm Clustering.
  S. 221-241 in A. Abraham, C. Grosan und V. Ramos (Hrsg.): Swarm Intelligence in Data Mining, Springer: Berlin 2006.
Klassifikation: Multi-Layer-Perceptron
- R. Rojas: Theorie der neuronalen Netze. Springer 1996.
  (UniDo Bibliothek: Sn 19377)
Klassifikation: Radiale Basisfunktionsnetze
- Wikipedia bietet einen guten Einstieg.
Klassifikation: Evolutionäre Algorithmen
Klassifikation: Genetic Programming
Klassifikation: Fuzzy Entscheidungsbäume
- Y. Yuan und M.J. Shaw: Induction of fuzzy decision trees.
  Fuzzy Sets and Systems 69:125-139, 1995.
Klassifikation: Fuzzy ROSA Verfahren
- T. Slawinski, A. Krone, P. Krause und H. Kiendl: The Fuzzy-ROSA Method: A Statistically Motivated Fuzzy Approach for Data-Based Generation of Small Interpretable Rule Bases in High-Dimensional Search Spaces.
  S. 141-166 in A. Kandel, M. Last und H. Bunke (Hrsg.): Data Mining and Computational Intelligence, Physica-Verlag: Heidelberg 2001.
- T. Slawinski: Analyse und effiziente Generierung von relevanten Fuzzy-Regeln in hochdimensionalen Suchräumen.
  VDI Verlag: Düsseldorf 2001. (UniDo Bibliothek: DissDo 2001/138)
- H. Kiendl: Fuzzy Control methodenorientiert.
  Oldenbourg Verlag: München 1997. (UniDo Bibliothek: Lehrbuchsammlung)
  Kapitel 12 (Fuzzy ROSA), Kapitel 10 (Hyperinferenz).
Klassifikation: Ameisenverfahren
- R.S. Parpinelli, H.S. Lopes und Alex A. Feitas: Data mining with an ant colony optimization algorithm.
  IEEE Transactions on Evolutionary Computation 6(4):321-332, 2002.