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Un ambiente Java per l'analisi di algoritmi di clustering

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7 ξ raccolta dei dati (banche dati, ricerche sul web,…); ξ pulizia dei dati (correzione di errori e di ambiguità); ξ estrazione di informazioni rilevanti (dati utili per il particolare studio); ξ scoperta ed estrazione di schemi (sapere e conoscenza dalla struttura dei dati); ξ visualizzazione (rendere visibile la conoscenza); ξ valutazione (reale utilità delle scoperte). In questa trattazione verrà evidenziata una particolare classe di tecniche, dette di clustering, che si collocano nella fase di scoperta di schemi. 1.2 Clustering Con il termine clustering si intende il processo di raggruppamento di oggetti atto a scoprire similitudini tra elementi di un insieme. Si tratta di un tipo di apprendimento non supervisionato in quanto non si parte dal presupposto di avere delle classi predefinite a cui assegnare gli elementi e non ci sono esempi di possibili relazioni tra i dati. Sarà compito dell’operazione di clustering dare un’idea del numero e della consistenza delle classi in base ai criteri stabiliti dall'algoritmo usato. Il clustering è uno dei più utili procedimenti nel processo di data mining. Permette di scoprire proprietà o comportamenti ricorrenti in insiemi di oggetti. Si parla di entità caratterizzate da attributi numerici o non.
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Informazioni tesi

  Autore: Alfredo Nicolosi
  Tipo: Tesi di Laurea
  Anno: 2008-09
  Università: Università degli Studi di Catania
  Facoltà: Scienze Matematiche, Fisiche e Naturali
  Corso: Informatica
  Relatore: Alfredo Pulvirenti
  Lingua: Italiano
  Num. pagine: 105

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Parole chiave

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algoritmi
archiviazione
basi di dati
chameleon
clustering
data mining
dbscan
evaluation
interfaccia grafica
java
plugin
silhouette
valutazione
visualizzazione
within cluster sum of squares

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