På grund av den snabba tekniska utvecklingen ökar den mängd information som lagras i databaserna snabbt. Dessutom kräver nya tillämpningar lagring och hämtning av komplexa multimediaobjekt som ofta representeras av högdimensionella vektorer. Att hitta den värdefulla information som finns i dessa databaser är en svår uppgift. Klusteranalys är en av de grundläggande tekniker som ofta tillämpas vid analys av stora datamängder. Med ursprung i statistikområdet har de flesta algoritmer för klusteranalys ursprungligen utvecklats för relativt små datamängder. Under de senaste åren har klusteralgoritmerna utökats till att effektivt arbeta med stora datamängder, och vissa av dem tillåter till och med klusterbildning av högdimensionella vektorer. Många sådana metoder använder någon form av indexstruktur för en effektiv hämtning av de data som krävs; andra metoder bygger på förbehandling för en effektivare klusterbildning. Huvudsyftet med handledningen är att ge en översikt över state-of-the-art i kluster upptäckt metoder för stora databaser, som omfattar välkända kluster metoder från relaterade områden som statistik, mönsterigenkänning och maskininlärning, samt databastekniker som gör det möjligt för dem att arbeta effektivt på stora databaser. Målgruppen för handledningen är forskare och praktiker från statistik, databaser och maskininlärning, som är intresserade av den senaste tekniken av klusterupptäcktsmetoder och deras tillämpningar till stora databaser. Handledningen riktar sig särskilt till personer från akademin som är intresserade av att utveckla nya klusterupptäcktsalgoritmer, och personer från industrin som vill tillämpa klusterupptäcktsmetoder vid analys av stora databaser. Handledningen är uppbyggd på följande sätt: För det första ger vi en kort motivation för kluster från moderna applikationer för datautvinning. Vi diskuterar viktiga designbeslut och förklarar det ömsesidiga beroendet med uppgifternas egenskaper. Vi introducerar sedan ett stort antal olika klustermetoder och klassificerar dem i fyra grupper - modell- och optimeringsbaserade metoder, länkbaserade metoder, densitetsbaserade metoder och hybridmetoder. En detaljerad jämförelse visar styrkan och svagheterna i den befintliga tekniken och visar på möjligheter till ytterligare förbättringar. Vi diskuterar databastekniker som har föreslagits för att förbättra effektiviteten och effektiviteten i klusterupptäckningsprocessen. De fyra huvudkategorierna av tekniker som kan användas för detta ändamål är hierarkiska och inkrementella metoder, flerdimensionell indexering och provtagning. Handledningen avslutas med en diskussion om öppna problem och framtida forskningsfrågor. Om tutorerna. A. Keim (hemsida: http://www.informatik.uni-halle.de/ keim) arbetar inom området datautvinning, undersökning av visuella databaser, högdimensionell indexering och liknande sökning i databaser. Inom området datautvinning arbetade han med att samla in högdimensionella data och deltog i utvecklingen av en effektiv och effektiv algoritm, kallad Denclue. Inom området visuell dataprospektering utvecklade han flera nya tekniker som använder visualiseringsteknik i syfte att utforska stora databaser, och han 141 1 141 var chefsingenjör i att utforma VisDB-systemet – ett visuellt databasprospekteringssystem. Han har publicerat omfattande om visualisering och datautvinning, och han har gett handledning i relaterade frågor vid flera stora konferenser. Han fick sin examen (motsvarande en MS-examen)
För det fulla-dimensionella fallet har många kluster algoritmer föreslagits REF.
Clustering techniques for large data sets—from the past to the future
{'venue': "KDD '99", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}