PROJEKTOVANJE PROCESA KLASTEROVANJA POMOĆU PATERNA
Kathrin Kirchner
Fakultet za ekonomiju poslovnu administraciju Friedrich Schiller, Univerzitet u Jeni
Boris Delibašić
Fakultet organizacionih nauka
Milan Vukićević
Fakultet organizacionih nauka
Кључне речи:
Klasterovanje, otkrivanje zakonitostu u podacima, paterni, CRISP-DM
Сажетак
Tipičan proces otkrivanja zakonitosti u podacima (dejta majning, u daljem tekstu OZP), prema CRISP-DM metodologiji se sastoji od nekoliko faza, počevši od razumevanja poslovnog procesa i podataka, preko predprocesiranja, modelovanja i evaluacije. Za svaku od ovih faza, predstavljeno je nekoliko generičkih zadataka koje treba sprovesti. Kod rešavanja praktičnih problema, jako je teško odlučiti koji specijalizovani zadatak najviše odgovara odgovarajućoj generičkoj fazi. Razlog za ovakav problem leži najmanje u tri razloga. Kao prvo, postoji jako puno specijalizovanih zadataka u literaturi i njihovih implementacija u softverima za OZP. Drugo, dosta ovih zadataka je enkapsulirano u algoritmima i ne mogu se izvršavati nezavisno od algoritma. Kao treće, specijalizovani zadaci (ponovo upotrebljive komponente, u daljem tekstu PUK) nisu dobro organizovani. Na primer, nije lako odabrati odgovarajuću PUK za generički zadatak (pod-problem) konkretnog poslovnog problema. U ovom radu, predstavljamo predlog metodologije modelovanja, baziranog na principu „belih kutija“, koji podržava proces OZP. Takođe, dat je prikaz metodologije za probleme grupisanja podataka (u daljem tekstu klasterovanje) kao i predlog konkretnih paterna, zasnovanim na korišćenju PUK, za pod-probleme koji se često pojavljuju kod klasterovanja podataka, pred-procesiranja i post-procesiranja.
