Data Mining an der Universität Mainz

Karteikarten und Zusammenfassungen für Data Mining an der Universität Mainz

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What is a clustering?

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What are possible requirements of Clustering in Data Mining?

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What types of clusterings are there?

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Why shouldn't you confuse clusters and classes in labeled data?

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How to evaluate k?

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How to handle nominal attributes?

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How is canonization and graph isomophism related for graphs?

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What is Data Mining?

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What is Machine Learning?

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What is descriptive or predictive pattern mining?

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Theoretical formulation of pattern mining

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Beispielhafte Karteikarten für Data Mining an der Universität Mainz auf StudySmarter:

Data Mining

What is a clustering?

Set of clusters

the output of cluster analysis

Data Mining

What are possible requirements of Clustering in Data Mining?

  • Scalability: Should be feasible with large datasets
  • different types of attributes: boolean, real...
  • dynamically changing data: (distribution drifts?)
  • clusters of arbitrary shape:
  • minimal requirements on domain to determine input parameters: We possibly don't know anything about domain
  • handle noise and outliers well:
  • insensitive to order of input records
  • high dimensionality
  • user-specified constraints
  • interpretability and usability

Data Mining

What types of clusterings are there?

  • exclusive vs overlapping: instances belong to exactly one cluster vs possibly several
  • categorical vs probabilistic: each instance either belongs to a cluster or not vs each instance has for each cluster a probability
  • hierarchical vs flat: there is a hierarchy of clusters (like a tree) vs not
  • online vs batch: stream of data hast to be handled online for each new received instance vs algorithm has access to all instances at once


Data Mining

Why shouldn't you confuse clusters and classes in labeled data?

There maybe several clusters for one class

Data Mining

How to evaluate k?

crossvalidation

big advantage over non probabilistic clustering: likelihood can be used to compare clusterings

Data Mining

How to handle nominal attributes?

just save discrete probability table??

if correlated: table grows exponentially in number attributes

Data Mining

How is canonization and graph isomophism related for graphs?

If we can solve canonization, we can solve isomophism, by just testing whether the canonized form is the same.

Data Mining

What is Data Mining?

  • Knowledge Discovery in Databases (KDD)
    (Fayyad 96): “KDD is the non-trivial
    process of identifying valid, novel,
    potentially useful, and ultimately
    understandable patterns in data.“
  • Data Mining: data analysis step within
    the KDD process

Data Mining

What is Machine Learning?

Improve on Task T wrt to measure P based on experience E.

eg checkers, games won, play against oneself

Data Mining

What is descriptive or predictive pattern mining?

descriptive: eg clustering

predictive: eg classification

Data Mining

Theoretical formulation of pattern mining

language of patterns L

Database D

interestingness predicate q(p , D) = 1 or 0 if p \in L interesting wrt D or not

Data Mining

What is graph mining?

Pattern Mining on graphs

Given graph database D, find all subgraphs (patterns) that occur with frequency >= f

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