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Clusterbasierte Datenanalyse auf Grundlage genetischer Algorithmen in SAP-BI Ein Verfahren zur selbständigen Ermittlung der optimalen Anzahl Cluster von Bostanci, Hüseyin (eBook)

  • Erscheinungsdatum: 01.06.2011
  • Verlag: Diplomica
eBook (ePUB)
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Clusterbasierte Datenanalyse auf Grundlage genetischer Algorithmen in SAP-BI

Diese Studie beschäftigt sich mit der Erweiterung des SAP-BI um eine Data Mining Methode zur clusterbasierten Datenanalyse. Die Motivation dieses Buches ist, einen Algorithmus zu implementieren, welcher nicht nur eine Datenmenge in Clustern gruppiert, sondern parallel dazu die optimale Clusteranzahl selbstständig ermittelt. Aus dieser Motivation heraus wird im Verlauf der Studie ein zweistufiges Konzept zur 'gleichzeitigen' Optimierung verschieden dimensionierter Daten auf Basis eines genetischen Algorithmus erarbeitet. Auf Grundlage dieses Konzeptes erfolgt anschließend die Implementierung des Verfahrens in der Programmiersprache ABAP. Hüseyin Bostanci wurde 1976 in Gifhorn(Niedersachsen) geboren. Der Autor studierte Angewandte Informatik an der Hochschule Fulda mit dem Studienschwerpunkt Wirtschaftsinformatik. Sein Studium schloss er mit dem akademischen Grad Dipl. Inf. (FH) 2010 ab. Bereits während des Studiums sammelte der Autor umfassende praktische Erfahrungen in der Entwicklung kommerzieller Anwendungen durch verschiedene betriebliche Praktika. Im Verlauf seines Studiums entwickelte der Autor ein besonderes Interesse für algorithmische Grundlagen von Datenanalyseverfahren sowie deren Einsatz in betriebswirtschaftlichen Anwendungen. Aus diesem Interesse heraus widmete sich der Autor der Thematik des vorliegenden Buches. Zurzeit arbeitet der Autor als SAP-BI Berater.

Produktinformationen

    Format: ePUB
    Kopierschutz: none
    Seitenzahl: 141
    Erscheinungsdatum: 01.06.2011
    Sprache: Deutsch
    ISBN: 9783842816091
    Verlag: Diplomica
    Größe: 11670 kBytes
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Clusterbasierte Datenanalyse auf Grundlage genetischer Algorithmen in SAP-BI

Textprobe: Kapitel 3.2, Konzept: Um den im vorherigen Kapitel beschriebenen Effekt der Distanzsummenabnahme mit Genetischen Algorithmen in ein Konzept zu bringen, müssen verschiedene Überlegungen bezüglich der Gestaltung des Algorithmus vorhergehen. Die Haltung verschieden dimensionierter Teilpopulationen innerhalb einer Population erfordert eine Anpassung derbisher vorgestellten Genetischen Algorithmen in Bezug auf Selektion- und Rekombination von Individuen, sowie die Beachtung des Suchfortschritts in den jeweiligen Teilpopulationen. Durch die Kostenfunktion werden alle Individuen einer Population in ihrer Fitness vergleichbar gemacht, sodass über eine fitnessproportionale Selektion ein Individuum aus der Gesamtpopulation zur Rekombination ausgesucht werden kann. Die Selektion des ersten Elters ist unabhängig von der Teilpopulation und erfolgt auf Basis der Fitnessberechnung der Gesamtpopulation. Die Auswahl des zweiten Elters zur Rekombination hingegen erfolgt innerhalb der Teilpopulation des ersten Elters, da Rekombination nur innerhalb gleich dimensionierter Lösungen einen Sinn macht. Durch entsprechende Restriktionen, wie zum Beispiel die Rekombination lediglich aufwärtskompatibel9 zu gestalten, wäre dies auch unter ungleich dimensionierten Individuen zwar möglich, ist aber für den Zweck dieser Arbeit ungeeignet. Eine Begründung dafür erfolgt im weiteren Verlaufe der Erarbeitung des Konzeptes. Um wiederrum einen geeigneten Paarungspartner aus der Teilpopulation zu bestimmen, muss innerhalb dieser, ebenfalls eine Fitnessberechnung durchgeführt werden, da sich die bisherige Fitness lediglich auf die Gesamtpopulation bezieht und nicht zur Ermittlung des erfolgversprechendsten Individuums aus einer Teilpopulation herangezogen werden kann. Für die Rekombination müssen also folgende Restriktionen aufgestellt werden. 1. Auswahl des ersten Elters, also indirekt auch auf welche Teilpopulation ein Genetischer Operand angewandt werden kann, erfolgt über die Berechnung der Fitness der Gesamtpopulation. Dabei werden alle Individuen so behandelt als wären sie gleich dimensioniert, somit hat jede Teilpopulation ungefähr gleiche Chancen bei der Auswahl zur Rekombination. Dies dient auch der Vereinheitlichung des Suchfortschrittes der Teilpopulationen. 2. Rekombination zwischen Individuen ist nur innerhalb einer Teilpopulation möglich, damit ein Suchfortschritt innerhalb der jeweiligen Gruppe sukzessiv stattfinden kann und dieser in allen Teilpopulation gleichermaßen fortschreitet. 3. Aus Punkt 2 folgt, zur Bestimmung eines geeigneten Paarungspartners erfolgt eine Neubewertung aller in Betracht kommenden Individuen, diesmal bezieht sich also die Fitnessberechnung auf die jeweilige Teilpopulation. Um den Suchfortschritt in allen Teilpopulationen gleichermaßen zu gewährleisten reicht allein die Gleichstellung der Teilpopulationen bei der Auswahl zur Rekombination nicht aus. Der Suchfortschritt kann verzerrt werden, falls sich die Teilpopulationen in ihrer Größe unterscheiden. In diesem Fall wäre die Wahrscheinlichkeit für Individuen ausgewählt zu werden umso höher, je größer die jeweilige Teilpopulation ist. Im Schnitt wäre also innerhalb einer Generation der Suchfortschritt bei größeren Teilpopulationen weiter als bei kleineren Populationen. Um dem entgegenzuwirken, ist die Gesamtpopulation so aufzuteilen, dass die Teilpopulationen die gleiche Anzahl von Lösungen beinhalten. Die Umweltselektion erfolgt auf Basis der Fitnesswerte bezogen auf die Gesamtpopulation. Das bedeutet, alle Individuen werden gleich behandelt, unabhängig von ihrer jeweiligen Dimension. Dabei werden die schlechtesten Elternindividuen einer Generation von besseren Kinderindividuen verdrängt. Diese Vorgehensweise ermöglicht die Kostenfunktion, welche den Effekt der Distanzsummenverringerung entgegenwirkt und somit Individuen ausverschiedenen Teilpopulationen vergleichbar macht. Unter Umständen kann aber bei einem solchen Vorgehen e

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