Quantitative Association Rules
Das Erweitern von Pattern und Assoziationsregel um numerische Parameter hat Interesse in Bereich Data Mining geweckt. Die Definition von Pattern und Regel wird ein nicht-triviales Problem, wenn Zahlen im Pattern Mining berücksichtigt werden sollen. Wir präsentieren einen neuen Ansatz für quantitative Assoziationsregeln auf Halbräumen und zeigen, wie es auf das Problem der Analyse von Geneexpressionsdaten angewendet werden kann. Eine Implementierung des Tools ist unter der GNU GPL online zur Verfügung gestellt.
Publikationen
Rückert, U, Richter, L, and Kramer, S
(2004).
Quantitative Association Rules Based on Half-Spaces: An Optimization Approach
In: Proceedings of the Fourth IEEE International Conference on Data Mining (ICDM-2004), vol. 00, pp. 507-510, Los Alamitos, CA, USA, IEEE Computer Society Press.
Rückert, U, Richter, L, and Kramer, S
(2004).
Quantitative Association Rules Based on Half-Spaces
Technische Universität München, München.
Georgii, E, Richter, L, Rückert, U, and Kramer, S
(2005).
Analyzing Microarray Data Using Quantitative Association Rules
Bioinformatics, 21(2):ii1-ii8.
Software
MATLAB Quellen zum Download: qar
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Programmiersprachen
