Data mining

data mining

anova

analýza hlavných komponentov

rozhodovacie stromy

analýza dát

algoritmy

• 1. Úvod
  2. Základné úlohy mnohorozmernej analýzy dát
  3. Umelé neurónové siete
  4. Rozhodovacie stromy
  5. Genetické algoritmy
  6. Príklad
  7. Závery

• Parr Rud O.: Data Mining, Prakticky sprievodca dolovaním dát preefektívny predaj, cielený marketing a podporu zákazníkov. Computer Press, Praha 2001, s. 9-15.
• Everitt B, Dunn G.: Applied Multivariate Data Analysis. Arnold, London, 1991.
• Krzanowski WJ. Principles of Multivariate Analysis. Oxford University Press, Oxford, 1988.
• Johnson RA, Wichern DW. Applied Multivariate Statistical Methods. 4th ed. Prentice-Hall, London,1998.
• Balla B., Mocák J.: Prehľad základných metód mnohorozmernej analýzy dát. Lab. Diag. 6 (2001) 10-17.
• Mellinger M.: Multivariate Data Analysis: Its Methods. Chemom. Intel. Lab. Systems 2 (1987) 29-36.
• Massart L.M., Vandenginste B.M.G., Buydens L.M.C., De Jong S., Lewi P.J., Smeyers-Verbeke J.: Handbook of Chemometrics and Qnalimetrics: Part A. Elsevier, Amsterdam, 1997.
• Vandenginste B.M.G., Massart L.M., Buydens L.M.C., De Jong S., Lewi P.J., Smeyers-Verbeke J.: Handbook of Chemometrics and Qualimetrics: Part B. Elsevier, Amsterdam, 1998.
• Bland M.: An Introduction to Medical Statistics. 3rd ed. Oxford Medical Publ., Oxford, 2000.
• Armitage P., Berry G., Matthews J.N.S.: Statistical Methods in Medical Research. 4th ed. Blackwell Science, Oxford, 2002.
• Feinstein A.R.: Principles of Medical Statistics. Chapman & Hall/CRC, New York, 2002.
• Zhou X., Obuchowski N.A., McClish D.K.: Statistical Methods in Diagnostic Medicine. Wiley,New York, 2002.
• Mocák J., Balla B.: Nové možnosti multivariačnej analýzy a jej perspektívy v laboratórnej medicíne. Lab. diag. 5 (2000) 23-24.
• Mocák J., Balla B.: Overview of Statistical Methods Applicable in Laboratory Medicine. In: 5th Symp. Labkvalita ’01. Slov. lek. spoloč., Bratislava, 2001, s. 204-206.
• Balla B., Mocák J.: Princípy a príklady aplikácie mnohorozmernej analýzy dát. In: Kupka K. (ed.): Analýza dat 2000/II - Moderní statistické metody: Modelování, regrese, klasifikace a data mining. Trilobyte, Pardubice, 2001, s. 90-107.
• Balla B., Mocák J., Pivovarnikova H., Balla J.: Comparative study of cardiovascular markers data by various techniques of multivariate analysis. Chemometrics Intell. Lab. Systems 72 (2004) 259-267.
• Otto M.: Chemometrics. J. Wiley, Weinheim, 1999.
• Oravec M., Polec J., Marchevský S. a spol.: Neurónové siete pre číslicové spracovanie signálov. FABER, Bratislava, 1998.
• Haykin S.: Neural networks - A Comprehensive Foundation. Macmillan College Publ. Co., New York, 1994.
• Borggaard C, Thodberg H.H.: Anal. Chem. 64 (1992) 545.
• Zupan J., Gasteiger J.: Neural Networks f or Chemists. VCH, Weinheim, 1993.
• Curry B., Rumelhart D E.: Tetrahedron Comput. Methodol. 3 (1990) 213.
• Mittermayr C.R., Drouen A.C.J.H., Otto M., Grasserbauer M.: Anal. Chim. Acta 294 (1994) 227.
• Hecht-NielsenR.: Neurocomputing. Addison-Wesley Publ. Co., Reading, MA, 1990.
• Kvasnička, V., Beňušková, Ľ., Pospíchal, J., Farkaš, I., Tiňo, P., Kráľ, A.: Úvod do teórie neurónových sietí. IRIS Publisher, Bratislava, 1997.
• Devillers J. (Ed.): Neural Networks in QSAR and Drug Design. Academic Press, London, 1996.
• Trajan Neural Network Simulator. Release 4.0 D. Trajan Software Ltd., Durham, U.K., 1999.
• Gasteiger J., Zupan, J.: Angew. Chemie 32 (1993) 503-527.
• Hunt, E. B., Marin, J., and Stone., P. J. Experiments in Induction. Academic Press, New York, 1966.
• Holland J. H.: Genetic algorithms and the optimal allocation of trials. SIAM J. Comput. 2 (1973) 88-105.
• Seznámení se s genetickými algoritmy (GA).
• Zupan J., Gasteiger J.: Neural Networks in Chemistry and Drug Design. 2nd Ed. Wiley, Weinheim, 1999. Kap. 13.
• Aoyama T., Suzuki Y., Ichikawa H.: J. Med. Chem. 33 (1990) 905-908.