@prefix prodottidellaricerca: . @prefix istituto: . @prefix prodotto: . istituto:CDS018 prodottidellaricerca:prodotto prodotto:ID181491 . @prefix pubblicazioni: . @prefix unitaDiPersonaleInterno: . unitaDiPersonaleInterno:MATRICOLA570 pubblicazioni:autoreCNRDi prodotto:ID181491 . unitaDiPersonaleInterno:MATRICOLA5988 pubblicazioni:autoreCNRDi prodotto:ID181491 . @prefix modulo: . modulo:ID2272 prodottidellaricerca:prodotto prodotto:ID181491 . modulo:ID6214 prodottidellaricerca:prodotto prodotto:ID181491 . unitaDiPersonaleInterno:MATRICOLA5280 pubblicazioni:autoreCNRDi prodotto:ID181491 . @prefix rdf: . prodotto:ID181491 rdf:type prodotto:TIPO1101 . @prefix retescientifica: . prodotto:ID181491 rdf:type retescientifica:ProdottoDellaRicerca . @prefix rdfs: . prodotto:ID181491 rdfs:label "Eureka! : an interactive and visual knowledge discovery tool (Articolo in rivista)"@en . @prefix xsd: . prodotto:ID181491 pubblicazioni:anno "2004-01-01T00:00:00+01:00"^^xsd:gYear ; pubblicazioni:doi "10.1016/j.jvlc.2003.06.001"^^xsd:string . @prefix skos: . prodotto:ID181491 skos:altLabel "
Giuseppe Manco; Clara Pizzuti; Domenico Talia (2004)
Eureka! : an interactive and visual knowledge discovery tool
in Journal of visual languages and computing
"^^rdf:HTML ; pubblicazioni:autori "Giuseppe Manco; Clara Pizzuti; Domenico Talia"^^xsd:string ; pubblicazioni:paginaInizio "1"^^xsd:string ; pubblicazioni:paginaFine "35"^^xsd:string ; pubblicazioni:numeroVolume "15"^^xsd:string . @prefix ns11: . prodotto:ID181491 pubblicazioni:rivista ns11:ID278965 ; pubblicazioni:pagineTotali "36"^^xsd:string ; pubblicazioni:numeroFascicolo "1"^^xsd:string ; skos:note "Scopu"^^xsd:string , "ISI Web of Science (WOS)"^^xsd:string , "DBLP"^^xsd:string , "Google Scholar"^^xsd:string ; pubblicazioni:affiliazioni "Istituto di calcolo e reti ad alte prestazioni\nIstituto di calcolo e reti ad alte prestazioni\nIstituto di calcolo e reti ad alte prestazioni"^^xsd:string ; pubblicazioni:titolo "Eureka! : an interactive and visual knowledge discovery tool"^^xsd:string ; prodottidellaricerca:abstract "Visualization techniques may guide the data mining process since\n they provide effective support for data partitioning and visual\n inspection of results, especially when high dimensional data sets\n are considered. In this paper we describe $Eureka!$, an interactive,\n visual knowledge discovery tool for analyzing high dimensional\n numerical data sets. The tool combines a visual clustering method,\n to hypothesize meaningful structures in the data, and a\n classification machine learning algorithm, to validate the\n hypothesized structures. A two-dimensional representation of the\n available data allows users to partition the search space by\n choosing shape or density according to criteria they deem optimal. A\n partition can be composed by regions populated according to some\n arbitrary form, not necessarily spherical. The accuracy of\n clustering results can be validated by using different\n techniques (e.g., a decision tree classifier) included in the mining\n tool."@en ; prodottidellaricerca:prodottoDi modulo:ID6214 , modulo:ID2272 , istituto:CDS018 ; pubblicazioni:autoreCNR unitaDiPersonaleInterno:MATRICOLA570 , unitaDiPersonaleInterno:MATRICOLA5280 , unitaDiPersonaleInterno:MATRICOLA5988 . @prefix parolechiave: . prodotto:ID181491 parolechiave:insiemeDiParoleChiave . ns11:ID278965 pubblicazioni:rivistaDi prodotto:ID181491 . parolechiave:insiemeDiParoleChiaveDi prodotto:ID181491 .