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Diskrete Mathematik in der Datenanalyse: Clustering und Klassifikation

Seminar

 

Zeit und Ort Do. 14:15-15:45, MI 02.04.011
Organisation: Prof. Dr. Peter Gritzmann, Dr. Steffen Borgwardt

Aktuell:
  • 27.06.2013: Der abschließende Blocktermin am 13.7. findet ab 9:00 im Raum MI 02.04.011 statt.
  • 14.05.2013: Der Seminartermin am 16.05. fällt aus. Der zugehörige Vortrag wird am 13.07. nachgeholt.
  • 02.05.2013: Die Termine der Vorträge sind jetzt vollständig eingetragen. Bitte beachten Sie den Workshop am 13.07. mit den vier abschließenden Vorträgen. Details TBA.
  • 02.05.2013: Die Vortragstermine zu Thema 5 und 6 wurden miteinander getauscht.
  • 17.04.2013: Bitte beachten Sie, dass sich die Nummerierung der Quelldateien auf die Reihenfolge der Vorträge im Seminar bezieht. Die Datei "Thema X" ist also für den "X"-ten Vortrag wichtig.
  • 10.04.2013: Zeit und Raum des Seminars sind Do. 14:15-15:45, im Raum MI 02.04.011. Beachten Sie die Themenvorstellungsrunde in der ersten Woche, am 18.04..
  • 12.03.2013: Sie sind hiermit aufgefordert, sich mindestens einmal selbstständig ca. 3-4 Wochen vor Ihrem eigentlichen Vortragstermin zu melden (borgwardt@ma.tum.de), um ein Vorgespräch über Ihr Thema zu vereinbaren und zu führen. Melden Sie sich natürlich auch jederzeit, falls fachliche oder organisatorische Fragen bestehen!
  • 12.03.2013: Der erste Termin des Seminars findet in der ersten Semesterwoche statt. Er besteht aus der angekündigten Themenvorstellungsrunde. In jeweils knapp fünf Minuten präsentiert jeder Teilnehmer den roten Faden seines kommenden Vortrags, und zeichnet eine grobe Skizze der wichtigsten Punkte.
  • 11.03.2013: Die Themeneinteilung und eine zugehörige Literaturliste sind online. Sie haben eine Email mit den Zugangsdaten erhalten.
  • 04.03.2013: Die Verteilung der Themen und die zugehörige Literaturliste wird bis zum 12.03.2013 bekannt gegeben.
  • 06.02.2013: Vorläufige, beispielhafte Themenliste Seminarthemen.pdf
  • Vorbesprechung am Mittwoch, den 06.02.2013, um 14:15, im Raum MI 02.06.020

Inhalt

Ziel des Seminars ist ein Überblick über die verschiedenen Gebiete der Datenanalyse. Die Inhalte reichen von den Grundlagen der Datenanalyse zu klassischen geometrischen Verfahren, über die Berechnung von Klassifikatoren mit Methoden des Machine Learning, bis zu den Studien von Schwerpunktkörpern in der Computational Geometry.

Vortragsthemen

Thema Vortragender Datum
Themenvorstellungsrunde alle Teilnehmer 18.04.
1 - Grundlagen der Datenanalyse und hierarchisches Clustering Jonas Keinholz 02.05.
2 - Partitionierendes Clustering und Clustering mit Nebenbedingungen auf Instanz-Ebene Michael Heptner 13.07.
3 - Dichtebasiertes Clustering Moritz Heimbaecher 23.05.
4 - Support Vector Machines Philipp Fröhlich 06.06.
5 - Soft-margin Support Vector Machines Julia Ehrenmüller 20.06.
6 - 'Kernel Trick' und Kernel-Funktionen Björn Birkenhauer 13.06.
7 - Minimale Bisektion Juliane Schneider 27.06.
8 - Balanciertes Graph k-Partitionieren Alexander Kampmeier 11.07.
9 - Hauptkomponentenanalyse Helen Hafner 13.07.
10 - Spektrales Clustering Ruth Bosse 13.07.
11 - Voronoi Diagramme und separierende Power Diagramme Michael Hellgartner 13.07.
12 - Vergleich von Clusterings Tobias Reinerth 13.07.

Voraussetzungen

  • Algorithmische Diskrete Mathematik (MA 2501)
  • Lineare Optimierung (MA 3501)

Literatur

Eine grobe Übersicht über die Themen des Seminars finden Sie in der Datei Seminarthemen.pdf. Nachfolgend die Quellen als Ausgangspunkt für die Literaturrecherche. Quelle 1.1 ist ein allgemeiner Überblicksartikel über Clustering und Datenanalyse.

Research Unit M9


Department of Mathematics
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phone:+49 89 289-16858
fax:+49 089 289-16859
sekretariat-m9ma.tum.de

Professors

Prof. Dr. Peter Gritzmann
Applied Geometry and Discrete Mathematics

Prof. Dr. Andreas S. Schulz
Mathematics of Operations Research
(affiliated member of M9)

Prof. Dr. Stefan Weltge
Discrete Mathematics

News

April 2018
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