Wyniki wyszukiwania - BazTech

1

Visualization of medical rule-based knowledge bases

Nowak-Brzezińska A., Rybotycki T.

Journal of Medical Informatics & Technologies

|

2015

|

Vol. 24

91--98

EN

In this work the topic of applying clustering as a knowledge extraction method from real-world data is discussed. The authors propose hierarchical clustering method and visualization technique for knowledge base representation in the context of medical knowledge bases for which data mining techniques are successfully employed and may resolve different problems. What is more, the authors analyze the impact of different clustering parameters on the result of searching through such a structure. Particular attention was also given to the problem of cluster visualization. Authors review selected, two-dimensional approaches, stating their advantages and drawbacks in the context of representing complex cluster structures.

2

Wydobywanie wiedzy z danych złożonych

Nowak-Brzezińska A., Xięski T.

Studia Informatica

|

2014

|

Vol. 35, nr 2

175--186

PL

Artykuł przedstawia uniwersalną metodę wydobywania wiedzy z danych złożonych, uwzględniającą wykorzystanie technik opisu danych, algorytmów analizy skupień oraz efektywnych środków wizualizacji wydobytej wiedzy. Charakterystyczną cechą opisywanej metody jest zastosowanie dwuetapowego grupowania danych.

EN

This work presents a universal knowledge discovery method from complex data, which takes into account the usage of data description techniques, cluster analysis algorithms and effective means of visualization of the discovered knowledge. A characteristic feature of this method is the usage of a two-stage clustering process.

3

Metody reprezentacji danych złożonych

Nowak-Brzezińska A., Xięski T.

Studia Informatica

|

2013

|

Vol. 34, nr 2A

215--226

PL

Artykuł dokonuje przeglądu metod reprezentacji i wizualizacji danych, ze szczególnym uwzględnieniem technik graficznego przedstawienia skupień. Ponadto omawia algorytm wizualizacji struktur hierarchicznych w przestrzeni dwuwymiarowej (Squarified Treemaps) oraz prezentuje koncepcję jego zastosowania do rzeczywistego zbioru skupień danych złożonych, wygenerowanych przez gęstościowy algorytm grupowania OPTICS.

EN

This work reviews data representation and visualization methods, with emphasis on techniques for clusters’ representation. Furthermore it describes an algorithm for hierarchical structures’ visualization in a two-dimensional space (Squarified Treemaps) and presents the concept of its application to a real-world complex dataset composed of clusters generated by the OPTICS algorithm.

4

Gęstościowa metoda grupowania i wizualizacji danych złożonych

Nowak-Brzezińska A., Xięski T.

Studia Informatica

|

2012

|

Vol. 33, nr 2A

453-464

PL

Artykuł dokonuje przeglądu dotychczas stosowanych rozwiązań implementacyjnych w zakresie grupowania dużych wolumenów danych oraz opisuje problematykę doboru parametrów startowych dla algorytmu gęstościowego DBSCAN. Ponadto stanowi on wprowadzenie w tematykę wizualizacji struktury złożonych skupień, wykorzystując w tym celu algorytm oparty na idei gęstości – OPTICS.

EN

This work reviews currently used implementation solutions for clustering large volumes of data, and describes the problem of choosing proper initial values for the density-based DBSCAN algorithm. Furthermore it should be also treated as an introduction to the topic of visualization of complex clusters using another density-based algorithm - OPTICS.