Elki Medio ambiente para desarrollar aplicaciones KDD compatibles con estructuras de índice
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Medio ambiente para desarrollar aplicaciones KDD apoyadas por estructuras de índice. La investigación de la minería de datos conduce a muchos algoritmos para tareas similares. Una comparación justa y útil de estos algoritmos es difícil debido a varias razones: · Implementaciones de los socios de comparación no están a la mano. · Si se proporcionan implementaciones de diferentes autores, una evaluación en términos de eficiencia está sesgada para evaluar los esfuerzos de diferentes autores en Programación eficiente en lugar de evaluar el mérito algorítmico. En la otra mano, las herramientas de gestión de datos eficientes como los índices pueden mostrar un impacto considerable en las tareas de la minería de datos y, por lo tanto, son útiles para una amplia variedad de algoritmos. En Elki, tareas de gestión de datos y algoritmos de minería de datos Se separan y permiten una evaluación independiente. Esta separación hace que Elki sea único entre los marcos de minería de datos como WEKA o Yale y los marcos para estructuras de índice como la GIST. Al mismo tiempo, Elki está abierto a tipos de datos arbitrarios, medidas de distancia o similitud, o formatos de archivo. El enfoque fundamental es la independencia de los analizadores de archivos o las conexiones de la base de datos, los tipos de datos, las distancias, las funciones de distancia y los algoritmos de minería de datos. Clases de ayuda, por ejemplo. Para los cálculos algebraicos o analíticos están disponibles para todos los algoritmos en condiciones iguales. Requisitos: · Java 6 o posterior ¿Qué hay de nuevo en este lanzamiento: · Nuevo lanzamiento con un enfoque en los métodos de detección y visualización de Outleier (ver Publicación P3), junto con algunas refactorizaciones generales que mejoran la eficiencia y el rendimiento de la memoria y una GUI minimalista para la parametrización interactiva de los algoritmos de Elki.

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