engleski

Evaluation of contrast mining techniques for feature selection in classification

Zadnja dva desetljeća ogroman je porast količine podataka koji se pohranjuju u digitalnom formatu. Zahvaljujući današnjim tehnologijama prikupljanje podataka prestaje biti problem, a u fokus zanimanja dolazi njihova analiza i dobivanje vrijednih informacija iz podataka (znanja). Centralno za taj problem je proces otkrivanja znanja u podacima. Proces se sastoji od nekoliko koraka, a priprema podataka koja obuhvaća čišćenje podataka i selekciju atributa oduzima 60% - 95% ukupnog vremena cijelog procesa. Svrha istraživanja je definirati nove tehnike za korištenje u selekciji atributa s ciljem smanjenja vremena potrebnog za provođenje selekcije atributa, a time i otklanjanja uskog grla cjelokupnog procesa otkrivanja znanja u podacima. S tim ciljem definiraju se dvije nove tehnike selekcije atributa koja pripadaju grupi tehnika otkrivanja kontrasta. Predmet istraživanja predstavlja primjena i evaluacija tehnika otkrivanja kontrasta kao tehnika za selekciju atributa. U tu svrhu provodi se opsežno istraživanje s ciljem utvrđivanja na skupovima podataka kojih karakteristika tehnike otkrivanja kontrasta nadmašuju klasične tehnike selekcije atributa, te dobivanja općeg odgovora da li se ubuduće mogu i u kojim situacijama tehnike otkrivanja kontrasta koristiti kao superiorne tehnike selekcije aributa, i mogu li u znatnoj mjeri otkloniti usko grlo cijelokupnog procesa otkrivanja znanja u podacima. Rezultati 1792 analize pokazuju da su u više od 80% analiziranih skupova podataka različitih karakteristika tehnike otkrivanja kontrasta rezultatirale točnijom klasifikacijom i brže provedenim procesom otkrivanja znanja nego dosad korištene tehnike.

data mining; feature selection; contrast mining; classifi cation; data set characteristics

nije evidentirano