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Original title:
Immersive Interactive Data Mining and Machine Learning Algorithms for Big Data Visualization
Translated title:
Immersives Interaktives Data Mining und Maschinelles Lernen für die Visualisierung von Big Data
Author:
Babaee, Mohammadreza
Year:
2016
Document type:
Dissertation
Faculty/School:
Fakultät für Elektrotechnik und Informationstechnik
Advisor:
Rigoll, Gerhard (Prof. Dr. habil.)
Referee:
Rigoll, Gerhard (Prof. Dr. habil.); Wollherr, Dirk (Prof. Dr. habil.); Datcu, Mihai (Prof. Dr.)
Language:
en
Subject group:
DAT Datenverarbeitung, Informatik
TUM classification:
DAT 815d
Abstract:
This thesis addresses several challenges in the area of human-machine communication for applications in data mining and visualization. An Immersive Visual Data Mining (IVDM) system is presented, which allows the interactive display of images in a Cave Automatic Virtual Environment (CAVE). New (interactive) algorithms based on non-negative matrix factorization are presented for dimensionality reduction. Finally, a new active learning algorithm for the annotation of images is presented.
Translated abstract:
Diese Dissertation adressiert mehrere Herausforderungen im Feld der Mensch-Maschine-Kommunikation für Anwendungen im Bereich Data Mining und Visualisierung. Ein Immersives Visuelles Data Mining (IVDM) System wird vorgestellt, welches die interaktive Darstellung von Bildern in einer Cave Automatic Virtual Environment (CAVE) ermöglicht. Neue (interaktive) Algorithmen basierend auf nichtnegativer Matrixfaktorisierung werden zur Dimensionsreduktion vorgestellt. Zuletzt wird ein aktiv lernender Algor...     »
WWW:
https://mediatum.ub.tum.de/?id=1273681
Date of submission:
13.08.2015
Oral examination:
30.03.2016
File size:
3091974 bytes
Pages:
197
Urn (citeable URL):
https://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:91-diss-20160330-1273681-1-9
Last change:
17.05.2016
 BibTeX