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Realtime Clustering


Dozent(in): PD Dr. habil. Jonghwa Kim, M.Sc. Frank Jung
Termin: Fr. 10.00 - 14.30
Gebäude/Raum: Raum 201 (Eichl.)


Inhalt der Lehrveranstaltung:

Diese Vorlesung ist mit Übung (VL-Nr.: 07041) verbunden, die in Form eines Praktikums durchgeführt wird. In der Vorlesung werden zu Beginn komprimiert die zur Lösung der Aufgaben benötigten Inhalte aus dem modenen Machine Learning behandelt. Dazu gehören:

• Pattern Classification

• Feature Clustering

• Ensemble Methods

In der Übung (Praktikum) werden die Teilnehmer in drei Gruppen geteilt und zur Lösung folgenden Themen arbeiten:

 

Thema 1: Simulation-basierte Untersuchung traditioneller Clusterverfahren

   - Verfahren: SOM (Self-organizing map), k-mean Clustering, Fuzzy Clustering

   - Programmierungstool: Visual C++, Simulink/Matlab, SOM Tool

 

Thema 2: Ensemble-Methoden zur Klassifikation der physiologischen Merkmalsatzes

   - Verfahren: Bagging, Boosting, Sample filtering, Learn++

   - Programmierungstool: Matlab

 

Thema 3: Decision-Fusion durch Klassifikator-kombination

   - Verfahren: Adapted Decision Tree, Weighted Majority Voting, Pairwise Klassifikator-Combination, Parallel Klassifikation

   - Programmierungstool: Java, WEKA (Knowledgeflow) / Matlab, Rapidminer

 

Jede Gruppe ist als 4er (max.)-Gruppe vorgesehen, d.h. die gesamte Teilnehmeranzahl ist auf Grund der begrenzten Rechnerplätze auf 12 beschränkt. 

 

Anmeldung

Interessenten können sich ab sofort unter LectureReg anmelden, wobei es auch möglich ist, sich direkt zu einem der drei Themen in Stichwort Clustering (Thema 1), Ensemble (Thema 2) und Decision-Fusion (Thema 3) anzumelden. Sie können sich für bis zwei Themen doppelt anmelden, um die Chance für geeigneten Platz zu vergrößern. Anmeldeschluss ist der 08. Sept. 2008.

 

Zulassungskriterien

Voraussetzung für die Zulassung zur Teilnahme an der Veranstaltung ist gute Programmierkenntnis in C++ (für Thema 1), Matlab (Thema 2) oder Java (Thema 3). Dazu ist die Bearbeitung einer jeweiligen Ferienaufgabe notwendig (siehe unten). Interessenten können sich eine von drei Aufgaben auswählen, je nach an welchem Thema sie teilnehmen wollen. Die Bearbeitung und Abgabe dieser Aufgabe erfolgt einzeln. Die Qualität dieser Ferienaufgabe entscheidet dann bei mehr als 12 Bewerbern auch über die Teilnahme. Falls sie sich für zwei Themen (in LectureReg) angemeldet haben, müssen auch zwei Abgaben von zwei verschiedenen Aufgaben erfolgen werden. Abgabefrist ist der 08. Sept. 2008. Zugelassene Teilnehmer werden dann 16. Sept. 2008 auf dieser Seite bekannt gegeben.

Abgaben bitte an Herrn Dr. Jonghwa Kim (kim@ieee.org) UND Herrn Frank Jung (t3quila@web.de) per Email.

 

Notenvergabe

Die Note richtet sich nach der Abschlusspraesentation und dem am Ende des Semesters abgegebnen Projektbericht (pro Gruppe), aus dem klar die Einzelleistung hervorgehen muss.


Links:


weitere Informationen zu der Lehrveranstaltung:

empfohlenes Studiensemester der Lehrveranstaltung: ab dem 5. Semester
Fachrichtung Lehrveranstaltung: Multimedia-Methoden
Dauer der Lehrveranstaltung: 6 SWS
Typ der Lehrveranstaltung: V - Vorlesung
Leistungspunkte: 9
Semester: WS 2008/09