Environment for DeveLoping KDD-Applications Supported by Index-Structures (in italiano: Ambiente per lo sviluppo di applicazioni KDD per strutture ad indice) in sigla ELKI è un programma-framework di Data mining usato per la ricerca e l'insegnamento dall'unità di ricerca in sistemi di basi di dati dell'Università di Monaco in Germania. Ha lo scopo di permettere lo sviluppo e la valutazione di algoritmi avanzati di data mining e la loro interazione con le basi di dati con indice.
La prima versione, la 0.1 è uscita nel luglio 2008. L'ultima ad aprile 2012, la versione 0.5.
Algoritmi inclusi Algoritmi inclusi:excerpt from Analisi Cluster: K-means Expectation-maximization algorithm Single-linkage clustering DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise) OPTICS (Ordering Points To Identify the Clustering Structure),incluse le estensioni OPTICS-OF, DeLi-Clu, HiSC, HiCO e DiSH SUBCLU (Density-Connected Subspace Clustering for High-Dimensional Data) Rilevamento anomalo: LOF (Local outlier factor) OPTICS-OF DB-Outlier (Distance-Based Outliers) LOCI (Local Correlation Integral) LDOF (Local Distance-Based Outlier Factor) EM-Outlier Strutture con Indice spaziale: R-tree R*-tree M-tree Valutazione: Receiver operating characteristic (ROC curve) Scatter plot Histogram Parallel coordinates Altri: Apriori algorithm Dynamic time warping Analisi delle componenti principali
Note
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Categoria:Data mining Categoria:Software multipiattaforma