Data Mining mittels künstlicher neuronaler Netze

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Alternative Analysemöglichkeiten geographischer Daten in der Kartographie mittels Self-Organizing Maps

Die Kartographie ist eine Wissenschaft, die in ihrem Charakter starke interdisziplinäre Züge aufweist. Sie zeigt sich in den verschiedensten Facetten und wird darum in den unterschiedlichsten Wissenschaften angewandt. Markantester Charakter ist, schon per Definition, die Modellierung von geowissenschaftlichen Ereignissen und Sachverhalten. „A unique facility for the creation and manipulation of visual or virtual representations of geospace – maps – to permit the exploration, analysis, understanding and communication of information about that space.“(ICA 2003) Aus dieser Definition wird die Charakteristik einer Kommunikationswissenschaft (Brassel) deutlich. Gerade seit dem Paradigmenwechsel der 1970er Jahre fließen zahlreiche weitere Aspekte wie Informatik, Semiotik und Psychologie in das Verständnis von Kartographie ein. Dadurch wird die Karte nicht mehr als reines graphisches Mittel verstanden, sondern als Träger und Übermittler von Informationen verstanden. Der Kartennutzer und dessen Verständnis von Karten rücken dabei immer weiter in den Vordergrund und werden „Ziel“ der kartographischen Verarbeitung. Aus diesem Verständnis heraus, möchte ich in der folgenden Arbeit einen relativ neuen Einfluss und Aspekt der Kartographie vorstellen. Es handelt sich um das Modell der Self-Organizing Maps (SOM), welches erstmalig Anfang der 1980er Jahre von Teuvo Kohonen vorgestellt wurde und deshalb auch, von einigen Autoren, als Kohonenmaps bezeichnet wird. Dem Typus nach, handelt es sich dabei um künstliche neuronale Netze, welche dem Nervensystem des menschlichen Gehirns nachempfunden sind und damit allgemein als eine Art selbständiger, maschineller Lernvorgang angesehen werden können. Im Speziellen sind Self-Organizing Maps ein unüberwachtes Lernverfahren, das in der Lage ist völlig unbekannte Eingabewerte zu erkennen und zu verarbeiten. Durch diese Eigenschaft eignen sie sich als optimales Werkzeug für Data Mining sowie zur Visualisierung von hochdimensionalen Daten. Eine Vielzahl von Wissenschaftlern hat diesen Vorteil bereits erkannt und das Modell in ihre Arbeit einbezogen oder auf dessen Verwendbarkeit analysiert. Deshalb möchte in dieser Arbeit, einige dieser Verwendungsmöglichkeiten und den daraus resultierenden Vorteil für die Kartographie aufzeigen.:1.) Einleitung ...........................................................................................2 2.) Aufbau und Funktionsweise von SOM ............................................ 5 2.1.) Was sind Self-Organizing Maps? ................................................5 2.2.) Funktionsweise ............................................................................7 2.3.) Visualisierung des trainierten Kohonen-Netz .......................... 11 2.4.) Software ..................................................................................... 12 3. Möglichkeiten für die Kartographie................................................ 14 3.1 Geowissenschaftliches Data Mining ........................................... 15 3.2 Visualisierung von Daten............................................................. 17 4. explorative Datenanalyse geographischer Daten .......................... 19 4.1 SOM als Geovisualisierung .......................................................... 19 4.1.1 U-Matrix-Darstellung .............................................................22 4.1.2 Projektionen (Netzdarstellungen) ........................................26 4.1.3 2D & 3D-Plots .........................................................................28 4.1.4 Komponentenebenen ...........................................................29 4.2 Geo-SOM & andere Möglichkeiten zur Verarbeitung von geowissenschaftlichen Daten ................................................... 32 4.2.1 Hierarchische SOMs ...............................................................33 4.2.2 Geo-enforced SOM ................................................................34 4.2.3 Geo-SOM ................................................................................35 4.3 SOM & GIS .................................................................................... 38 5. Datenverarbeitende Anwendungen ............................................... 40 5.1 Klassifizierung von Fernerkundungsdaten................................. 40 5.2 Kantendetektion in Satellitenbildern......................................... 43 5.3 Auswertung von Zeitreihen & Monitoring................................. 47 5.4 Klassifikation von SAR-Daten...................................................... 49 5.5 Generalisierung............................................................................ 50 5.6 Problem des Handlungsreisenden (Travelling Salesman Problem)..................................................................................... 52 6. SOM als Kartenmetapher zur Visualisierung nicht-geographischer Daten .............................................................................................. 54 7. Zusammenfassung............................................................................ 62 X. Quellenverzeichnis ........................................................................... 63 X.I Literaturnachweise ....................................................................... 63 X.II Lehrinhalte aus dem Internet ..................................................... 69 X.III Softwarelösungen ...................................................................... 6

Visuelle Exploration multivariater Daten im Rahmen eines medizinischen Anwendungsszenarios

In diesem Beitrag wird ein Ansatz vorgestellt, der basierend auf Techniken der visuellen Daten- Exploration und semantikbasierten Fusion eine Nutzung von Analysemethoden wie Data- Mining- und Visualisierungstechniken zur Wissensgenerierung in verteilten, kooperativen Umgebungen erlaubt. Unter Einsatz von Ontologien zur semantischen Beschreibung verteilter Quellen wird es ermöglicht, die Daten und Analysemethoden aus diesen Quellen zu fusionieren. Kern der Architektur ist die Gatewaykomponente, die es dem Analysten erlaubt, Daten und Analysemethoden in einer verteilten Umgebung zu nutzen. Im Rahmen eines medizinischen Anwendungsszenarios wurden die vorgestellten Komponenten evaluiert

Wissensgewinnung aus grossen Datenbasen. Seminar im Wintersemester 95/96

In den vergangenen zehn Jahren hat die Flut von Daten, die in kommerziellen Datenbanken verwaltet wird, immer staerker zugenommen. Gleichzeitig werden Datenbanken zur Unterstuetzung immer komplexerer Anwendungen eingesetzt, bei denen oft nur ein geringes Wissen ueber die Zusammenhaenge der Daten vorhanden ist. Trotz der grossen Informationsmenge ist der daraus resultierende Nutzen relativ gering und es stellt sich daher die Frage, wie weiteres nuetzliches, aber verborgenes Wissen effizient aus den existierenden Daten gewonnen werden kann. Mit diesen Fragestellungen befasst sich die Forschungsrichtung KDD (Knowledge Discovery in Databases). Fuer diesen internen Bericht wurden im Rahmen eines Seminars von den teilnehmenden Studenten verschiedene Ansaetze fuer und Einsatzmoeglichkeiten von KDD vorgestellt. Die jeweiligen Ausarbeitungen sind in diesem Bericht kapitelweise zusammengestellt. Beginnend mit einer Uebersicht ueber und Einfuehrung in KDD werden spezifische Verfahren und Ansaetze zur Wissensgewinnung vorgestellt. Abgerundet werden diese Grundlagenkapitel durch die Vorstellung zweier Anwendungen von KDD in der Praxis

Das Data-Mining-Konzept

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Status Quo der Textanalyse im Rahmen der Business Intelligence

Vor dem Hintergrund der Zunahme unstrukturierter Daten für Unternehmen befasst sich dieser Beitrag mit den Möglichkeiten, die durch den Einsatz der Business Intelligence für Unternehmen bestehen, wenn durch gezielte Analyse die Bedeutung dieser Daten erfasst, gefiltert und ausgewertet werden können. Allgemein ist das Ziel der Business Intelligence die Unterstützung von Entscheidungen, die im Unternehmen (auf Basis strukturierter Daten) getroffen werden. Die zusätzliche Auswertung von unstrukturierten Daten, d.h. unternehmensinternen Dokumenten oder Texten aus dem Web 2.0, führt zu einer Vergrößerung des Potenzials und dient der Erweiterung des Geschäftsverständnisses der Verbesserung der Entscheidungsfindung. Der Beitrag erläutert dabei nicht nur Konzepte und Verfahren, die diese Analysen ermöglichen, sondern zeigt auch Fallbeispiele zur Demonstration ihrer Nützlichkeit.:1 Einführung 2 Business Intelligence 2.1 Definition 2.2 Ordnungsrahmen 2.3 Analyseorientierte BI und Data Mining 3 Text Mining 3.1 Berührungspunkte mit anderen Disziplinen 3.2 Definition 3.3 Prozessmodell nach HIPPNER & RENTZMANN (2006a) 3.3.1 Aufgabendefinition 3.3.2 Dokumentselektion 3.3.3 Dokumentaufbereitung 3.3.4 Text-Mining-Methoden 3.3.5 Interpretation / Evaluation 3.3.6 Anwendung 4 Potenziale der Textanalyse 4.1 Erweiterung des CRM 4.2 Alternative zur Marktforschung 5 Fazit und Ausblick Literaturverzeichni