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Rough Set Theory / Grobmengentheorie


Dozent(in): Prof. Dr. Martin E. Müller, Prof. Dr. B. Möller
Termin: Mo. 14:15 - 15:45
Gebäude/Raum: 1010 NW I


Inhalt der Lehrveranstaltung:

Rough Set Theory offers methods of discrete mathematics which can be used to analyze data sets in terms of relational dependencies. In this seminar, we will give a brief introduction into discrete mathematics as needed for the basic understanding of RST and then explain the underlying idea of reasoning about data. We discover its relevance for data analysis, feature reduction and machine learning. Student talks will then discuss applications of RST in various domains.

Die Grobmengentheorie stellt Methoden zur Verfügung, mit deren Hilfe Abhängigkeiten zwischen Daten in Form relationaler Zusammenhänge über den Daten analysiert werden können. Der Vorteil dabei ist, dass über die Grundmenge der Daten sowie die die Daten beschreibenden Relationen keine Annahmen getroffen werden müssen - der Nachteil besteht darin, dass der Formalismus nur auf diskreten (d.h. quantisierten) Daten gut funktioniert. Im Rahmen des Seminars werden zunächst in Form einiger Vorlesungen die zum Verständnis benötigten Grundlagen diskreter Mathematik aufgefrischt und dann die Grobmengentheorie an sich eingeführt. Dabei wird ihre Rolle in der Datenanalyse, Featurereduktion und für das Maschinelle Lernen erläutert. Anschließend werden in Referaten spezielle Aspekte der Grobmengentheorie sowie diverse Anwendungen diskutiert und mit anderen Ansätzen verglichen. Literature:

  • Zdzislaw Pawlak, "Rough Sets", Kluwer, 1991.
    The book about RST from the "inventor" himself.
    Very expensive and yet lots of typographic mistakes.
  • Komorowski, Polowski, Skowron: "Rough Sets: A Tutorial", 99.
  • Komorowski, Pawlak, Polkowski, Skowron "Rough Sets: A Tutorial"
  • Aleksander Øhrn (1999), Discernibility and Rough Sets in Medicine: Tools and Applications, PhD thesis, Department of Computer and Information Science, Norwegian University of Science and Technology, Trondheim, Norway. NTNU report 1999:133, IDI report 1999:14, ISBN 82-7984-014-1. 239 pages.
    Available online. Includes a pretty nice introductory chapter that covers the basics of RST.

Bereich: Multimediale Informationsverarbeitung, Theoretische Informatik


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weitere Informationen zu der Lehrveranstaltung:

empfohlenes Studiensemester der Lehrveranstaltung: ab dem 2. Semester
Fachrichtung Lehrveranstaltung: Multimedia-Methoden
Dauer der Lehrveranstaltung: 2 SWS
Typ der Lehrveranstaltung: S - Seminar
Leistungspunkte: 4
Semester: jedes SS