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Knowledge Discovery in Databases I

Übung 1

a) Klassifikation (erst des Bildes: Suchen nach Nummernschild. Dann von Buchstaben) & supervised (Man weiß, wie Nummernschilder aussehen)
b) Klassifikation & supervised (Es sind bereits klassifizierte Daten gegeben)
c) Outlier Detection & unsupervised
d) Clustering, evtl. Regression, Assoziation & unsupervised
e) Assoziation & unsupervised
f) Clustering, Assoziation & unsupervised
g) Kein Datamining
h) Kein Datamining
i) i) Regression & supervised
i) ii) Klassifikation & supervised
i) iii) Regression, unsupervised

Datenbank
Fokusieren
- Beschaffen
- Selektieren
Kleinere Datenmenge
Vorverarbeitung
- Mergen
- Vervollständigen
(Hier: Eine) Relation
Transformation (Statistisches Zeug)
- Diskret ↔ Stetig
- Ableiten
- transformieren
Transformierte Relationen
Data Mining
- Generierung von Modellen
- Generierung von Mustern
Muster
Evaluation
- Qualitätsprüfung
- Vorhersagekraft
Wissen