1 Skript zur Vorlesung Knowledge Discovery in Databases im Wintersemester 2003/2004 Vorlesung:...
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Skript zur Vorlesung
Knowledge Discovery in Databasesim Wintersemester 2003/2004
Vorlesung: Christian BöhmÜbungen: Karin Kailing und Peer Kröger
Skript © 2003 Christian Böhm, Martin Ester, Eshref Januzaj, Karin Kailing, Peer Kröger, Jörg Sander und Matthias Schubert
http://www.dbs.informatik.uni-muenchen.de/Lehre/KDD
Ludwig Maximilians Universität MünchenInstitut für InformatikLehr- und Forschungseinheit für Datenbanksysteme
Kapitel 1: Einleitung
2
Vorlesungs-Team
Christian BöhmOettingenstr. 67, Zimmer 1.58Tel. 089/2180-9194Sprechstunde: Do, 1100-1200
Karin KailingOettingenstr. 67, Zimmer E 1.06Tel. 089/2180-9325Sprechstunde: Fr, 1000-1100
Peer KrögerOettingenstr. 67, Zimmer E 1.08Tel. 089/2180-9327Sprechstunde: Mi, 1000-1100
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Motivation
Telefongesellschaft Astronomie
Kreditkarten Scanner-Kassen
•Riesige Datenmengen werden in Datenbanken gesammelt•Analysen können nicht mehr manuell durchgeführt werden
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Von den Daten zum Wissen
Daten Methode Wissen
Verbindungsd.Rechnungserst.
TransaktionenAbrechnung
TransaktionenLagerhaltung
BilddatenKataloge
Outlier Detection Betrug
Klassifikation Kreditwürdigkeit
Assoziationsregeln Gemeinsamgekaufte Produkte
Klassifikation Klasse eines Sterns
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Definition KDD
[Fayyad, Piatetsky-Shapiro & Smyth 1996]
Knowledge Discovery in Databases (KDD) ist der Prozess der (semi-) automatischen Extraktion von Wissen aus Datenbanken, das
• gültig• bisher unbekannt• und potentiell nützlich ist.
Bemerkungen:• (semi-) automatisch: im Unterschied zu manueller Analyse. Häufig ist trotzdem Interaktion mit dem Benutzer nötig. • gültig: im statistischen Sinn.• bisher unbekannt: bisher nicht explizit, kein „Allgemeinwissen“.• potentiell nützlich: für eine gegebene Anwendung.
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Teilbereiche KDD
Statistik Machine Learning
Datenbanksysteme
KDD
modellbasierte InferenzenSchwerpunkt auf numerischen Daten
SuchverfahrenSchwerpunkt auf symbolischen Daten
Skalierbarkeit für große DatenmengenNeue Datentypen (Webdaten, Micro-Arrays, ...)
Integration mit kommerziellen Datenbanksystemen[Chen, Han & Yu 1996]
[Berthold & Hand 1999] [Mitchell 1997]
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Das KDD-Prozessmodell
Vorverar-beitung
Trans-formation
Datenbank
Fokussieren DataMining
Evaluation
Muster Wissen
Prozessmodell nach Fayyad, Piatetsky-Shapiro & Smyth
Foku
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Merkmale („Features“) von Objekten
• Oft sind die betrachteten Objekte komplex• Eine Aufgabe des KDD-Experten ist dann, geeignete Merkmale
(Features) zu definieren bzw. auszuwählen, die für die Unter-scheidung (Klassifikation, Ähnlichkeit) der Objekte relevant sind.
Beispiel: CAD-Zeichnungen:
Mögliche Merkmale:• Höhe h• Breite w• Kurvatur-Parameter
(a,b,c)ax2+bx+c
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Merkmals-Vektoren
(h, w, a, b, c)
ax2+bx+c
h
wh
wa
bc
Objekt-Raum Merkmals-Raum
• Im Kontext von statistischen Betrachtungen werden die Merkmale häufig auch als Variablen bezeichnet
• Die ausgewählten Merkmale werden zu Merkmals-Vektoren (Feature Vector) zusammengefasst
• Der Merkmalsraum ist häufig hochdimensional (im Beispiel 5-dim.)
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Weitere Beispiele für Merkmale
Bilddatenbanken:Farbhistogramme
Farbe
Häu
figk
Gen-Datenbanken:Expressionslevel
Text-Datenbanken:Begriffs-Häufigkeiten
Der Feature-Ansatz ermöglicht einheitliche Behandlungvon Objekten verschiedenster Anwendungsklassen
Data 25Mining 15Feature 12Object 7...
11
Ähnlichkeit von Objekten
• Spezifiziere Anfrage-Objekt und…–… suche ähnliche Objekte – Range-Query (Radius )–… suche die k ähnlichsten Objekte – Nearest Neighbor
12
Ähnlichkeit von Objekten
Euklidische Norm (L1):
1 = ((p1q1)2+(p2q2)2+...)1/2
qp
Manhattan-Norm (L2):
2 = |p1q1|+|p2q2|+...
qp
Maximums-Norm (L):
= max{|p1q1|, |p2q2|,...}
p q
Die Unähnlichkeitender einzelnen Merkmalewerden direkt addiert
Die Unähnlichkeit desam wenigsten ähnlichenMerkmals zählt
Natürlichstes Distanzmaß
Verallgemeinerung Lp-Abstandsmaß: p = (|p1q1|p + |p2q2|p + ...)1/p
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Anpassbare Ähnlichkeitsmaße
Gewichtete Euklidische Norm: = (w1(p1q1)2 + w2(p2q2)2+...)1/2
qp
Häufig sind die Wertebereiche derMerkmale deutlich unterschiedlich.Beispiel: Merkmal M1 [0.01 .. 0.05]
Merkmal M2 [3.1 .. 22.2]Damit M1 überhaupt berücksichtigtwird, muss es höher gewichtet werden
Bei den bisherigen Ähnlichkeitsmaßenwird jedes Merkmal nur mit sich selbstverglichen (p1 nur mit q1 usw.)Besonders bei Farbhistogrammen müssenauch verschiedene Merkmale verglichenwerden, z.B. pHellblau mit qDunkelblau
qp
Quadratische Form: = ((p q) M (p q)T )1/2
Statt mit Distanzmaßen, die die Unähnlichkeit zweier Objekte messen, arbeitet man manchmal auch mit positiven Ähnlichkeitsmaßen
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Skalen-Niveaus von Merkmalen
Nominal (kategorisch)
Charakteristik:Nur feststellbar, ob der Wert gleich oder verschieden ist. Keine Richtung (besser, schlechter) und kein Abstand.Merkmale mit nur zwei Werten nennt man dichotom
Beispiele:Geschlecht (dichotom)AugenfarbeGesund/krank (dichotom)
Ordinal
Charakteristik:Es existiert eine Ordnungsrelation (besser/schlechter) zwischen den Kategorien, aber kein einheitlicher Abstand
Beispiele:Schulnote (metrisch?)GüteklasseAltersklasse
Metrisch
Charakteristik:Sowohl Differenzen als auch Verhältnisse zwischen den Werten sind aussagekräftig. Die Werte können diskret oder stetig sein.
Beispiele:Gewicht (stetig)Verkaufszahl (diskret)Alter (stetig oder diskret)
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Data Mining Aufgaben
Wichtigste Data-Mining-Verfahren auf Merkmals-Vektoren:
ClusteringOutlier DetectionKlassifikationRegression
Supervised: Ein Ergebnis-Merkmal soll gelernt/geschätzt werdenUnsupervised: Die Datenmenge soll lediglich in Gruppen unterteilt
werden
Darüber hinaus gibt es zahlreiche Verfahren, die nicht auf Merkmalsvektoren, sondern z.B. auf Texten, Mengen, Graphen arbeiten.
Unsupervised Learning
Supervised Learning
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Clustering
Cluster 1: Klammern Cluster 2: Nägel
Clustering heisst: Zerlegung einer Menge von Objekten (bzw. Feature-Vektoren) so in Teilmengen (Cluster), dass
• die Ähnlichkeit der Objekte innerhalb eines Clusters maximiert• die Ähnlichkeit der Objekte verschiedener Cluster minimiert wird
Idee: Die verschiedenen Cluster repräsentieren meist unterschiedliche Klassen von Objekten; bei unbek. Anzahl und Bedeutung der Klassen
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Anwendung: Thematische Karten
Aufnahme der Erdoberflächein 5 verschiedenen Spektren
Pixel (x1,y1)
Pixel (x2,y2)
Wert in Band 1
Wer
t in
Ban
d 2
Wert in Band 1
Wer
t in
Ban
d 2
Cluster-Analyse
Rücktransformationin xy-Koordinaten
Farbcodierung nachCluster-Zugehörigkeit
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Anwendung: Gewebeklassifikation
RV
Ergebnis: Klassifikation cerebralen Gewebes anhandfunktioneller Parameter mittels dynamic CT möglich.
• Schwarz: Ventrikel + Hintergrund• Blau: Gewebe 1• Grün: Gewebe 2• Rot: Gewebe 3• Dunkelrot: Große Gefäße
Blau Grün Rot
TTP 20.5 18.5 16.5
(s)
CBV 3.0 3.1 3.6
(ml/100g)
CBF 18 21 28
(ml/100g/min)
RV 30 23 21
CBV
TTP
RV
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Outlier Detection
Datenfehler?Betrug?
Outlier Detection bedeutet:Ermittlung von untypischen Daten
Anwendungen:• Entdeckung von Missbrauch etwa bei
• Kreditkarten• Telekommunikation
• Datenfehler
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Klassifikation
SchraubenNägelKlammern
Aufgabe:Lerne aus den bereits klassifizierten Trainingsdaten die Regeln, um neue Objekte nur aufgrund der Merkmale zu klassifizieren
Das Ergebnismerkmal (Klassenvariable) ist nominal (kategorisch)
Trainings-daten
Neue Objekte
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Anwendung: Neugeborenen-Screening
Blutprobe des Neugeborenen
Massenspektrometrie Metabolitenspektrum
Datenbank
14 analysierte Aminosäuren:
alanine phenylalaninearginine pyroglutamateargininosuccinate serinecitrulline tyrosine glutamate valineglycine leuzine+isoleuzinemethionine ornitine
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Anwendung: Neugeborenen-Screening
0
200
400
600
800
1000
1200
1400
1600
1800
2000
0 1000 2000 3000 4000 5000 6000 7000 8000
Glutamine
Phen
ylal
anin
e
PKU subgroup 2
PKU subgroup 1
Ergebnis:• Neuer diagnostischer Test• Glutamin als bisher
unbekannter Marker
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Regression
0
5
Grad der Erkrankung
Neue Objekte
Aufgabe:Ähnlich zur Klassifikation, aber das Ergebnis-Merkmal, das gelernt bzw. geschätzt werden soll, ist metrisch
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Überblick über die Vorlesung
1 Einleitung2 Grundlagen
– Datenbanksysteme– Statistik
3 Clustering und Outlier– Hierarchische Verfahren– Partitionierende Verf.– Subspace Clustering– Correlation Clustering
4 Klassifikation– Bayes-Klassifikation– Nächste-Nachbarn– Support Vector Machines
5 Assoziationsregeln– A Priori Algorithmus– Taxonomien
6 Besondere Anwendungen– Temporales Data Mining– Verteiltes/paralleles DM– Text-Mining– Web-Mining– Molekularbiologie
7 Andere Paradigmen– Neuronale Netze– Genetische Algorithmen– Induktive Logik
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LiteraturLehrbuch zur Vorlesung (deutsch):Ester M., Sander J.Knowledge Discovery in Databases: Techniken und Anwendungen ISBN: 3540673288, Springer Verlag, September 2000, € 39,95
Weitere Bücher (englisch):Berthold M., Hand D. J. (eds.)Intelligent Data Analysis: An Introduction ISBN: 3540430601, Springer Verlag, Heidelberg, 1999, € 63,24
Han J., Kamber M.Data Mining: Concepts and TechniquesISBN: 1558604898, Morgan Kaufmann Publishers, August 2000, € 54,30
Mitchell T. M.Machine LearningISBN: 0071154671, McGraw-Hill, 1997, € 61,30
Witten I. H., Frank E.Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques with Java ImplementationsISBN: 1558605525, Morgan Kaufmann Publishers, 2000, € 50,93