Gewinnen Sie mit jBEAM Data-Mining tiefe Einblicke

Spezielle Data-Mining-Algorithmen bilden den letzten Schritt im Ablauf einer vollständigen Big Test Data Analyse: Sie öffnen dem Nutzer den Blick auf Beziehungen, die ihm andernfalls allzu leicht verborgen blieben. Als offenes Framework (ASAM-CEA) bietet jBEAM dem Nutzer die Möglichkeit zur Entwicklung von Data-Mining-Algorithmen oder auch zur Hinzufügung neuer Methoden (Bibliotheken: Java, MATLAB). Sämtliche Data-Mining-Ergebnisse lassen sich mit den in jBEAM zur Verfügung stehenden Grafikobjekten auch visualisieren.

Die folgenden Konzepte und Algorithmen sind in jBEAM bereits implementiert:

  • Muster: u. a. Apriori, FPGrows
  • Clustering: u. a. K-Means, Optics, DBScan
  • Vorhersage: u. a. lineare und periodische Vorhersage, Support Vector Machine (SVM)
  • Transformation: Hauptkomponentenanalyse (Principal Component Analysis, PCA)
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