Il volume raccoglie una selezione dei contributi scientifici sviluppati nell'ambito del programma di ricerca cofinanziato dal titolo "Data Mining e Analisi Simbolica" (anno di finanziamento 2000). Il progetto ha avuto come obiettivo l'introduzione di teorie e strategie di Data Mining per l'analisi di basi di dati complessi e definite nell'ottica dell'analisi simbolica. Nuove strategie di analisi che integrano metodologie statistiche tradizionali e strumenti propri del Data Mining sono state sviluppate in diversi contesti applicativi. Tra i temi affrontati in questo volume, si ritrovano l'analisi dei dati ad intervallo, le regole di associazione, le trasformazioni lineari dei dati, la classificazione consenso di dati simbolici modali, il clustering per dati funzionali e l'applicazione di tecniche di data mining per la valutazione del grado di soddisfazione degli studenti universitari.
Data Mining e Analisi Simbolica
DAVINO, CRISTINA;
2004-01-01
Abstract
Il volume raccoglie una selezione dei contributi scientifici sviluppati nell'ambito del programma di ricerca cofinanziato dal titolo "Data Mining e Analisi Simbolica" (anno di finanziamento 2000). Il progetto ha avuto come obiettivo l'introduzione di teorie e strategie di Data Mining per l'analisi di basi di dati complessi e definite nell'ottica dell'analisi simbolica. Nuove strategie di analisi che integrano metodologie statistiche tradizionali e strumenti propri del Data Mining sono state sviluppate in diversi contesti applicativi. Tra i temi affrontati in questo volume, si ritrovano l'analisi dei dati ad intervallo, le regole di associazione, le trasformazioni lineari dei dati, la classificazione consenso di dati simbolici modali, il clustering per dati funzionali e l'applicazione di tecniche di data mining per la valutazione del grado di soddisfazione degli studenti universitari.I documenti in IRIS sono protetti da copyright e tutti i diritti sono riservati, salvo diversa indicazione.
