Visualisierung

Die Visualisierung von Daten, Modellen und anderen Zusammenhängen ist für das Verständnis oftmals entscheidender als die reine Anwendung gelernter Modelle. Neue Methoden müssen zur Visualisierung spezieller Modelle (wie z.B. die Support Vectoren einer SVM) entwickelt werden, auf der anderen Seite müssen Visualisierungsverfahren für äußerst hoch-dimensionale Datensätze verwendet und adaptiert werden.

Projekte

SFB 475 subproject A4

Software

Interactive Visualizer
RapidMiner (YALE)
YALE Clustering Plugin (now fully integrated in RapidMiner)

Personen

Hakenjos, Daniel
Mierswa, Ingo

Abgeschlossene Diplomarbeiten

• Erstellung eines XML Adapters zur dynamischen Verarbeitung von ROOT-Daten (Schwacke, Marina)
• Integration of WebLicht Services for Fast Structural Kernel Generations and Feature Visualization in RapidMiner (Fitzner, Marcel)
• Visualisierung und Verstehen hochdimensionaler Entscheidungsmodelle mit Self-Organizing Maps (Land, Sebastian)
• Visualisierung von Embeddings zur Analyse großer Dokumenten-Kollektionen (Kilian, Phillip)
• Visualisierung von Support Vector Machines (Hakenjos, Daniel)

Publikationen

Land/2009a	Land, Sebastian. Visualisieren und Verstehen hochdimensionaler Entscheidungsmodelle mit Self-Organizing Maps. 2009.
Novak/Wurst/2005a	Novak, Jasminko and Wurst, Michael. Collaborative Knowledge Visualization for Cross-Community Learning. In S.-O. Tergan and T. Keller (editors), Knowledge and Information Visualization, Springer, 2005.
Morik/Wurst/2002a	Morik, Katharina and Wurst, Michael. Knowledge Dicovery and Knowledge Visualization. In Netzspannung Workshop 2002, 2002.