A system and method for collective data mining from a distributed,
vertically partitioned feature space as described. Collective data mining
involves a unique approach for finding patterns from a network of
databases, each with a distinct feature space. A distributed data mining
system from heterogeneous sites is described. The architecture is ideal
for accommodating different inductive learning algorithms for data
analysis at different sites and includes a scalable approach using a gene
expression-based evolutionary algorithm. This approach is used for
distributed fault detection in an electrical power distribution network.
Further implementations are also described.
Een systeem en een methode voor collectieve gegevensmijnbouw van een verdeelde, verticaal verdeelde eigenschapruimte zoals beschreven. De collectieve gegevensmijnbouw impliceert een unieke benadering voor het vinden van patronen van een netwerk van gegevensbestanden, elk met een verschillende eigenschapruimte. Een verdeeld systeem van de gegevensmijnbouw van heterogeene plaatsen wordt beschreven. De architectuur is ideaal voor het aanpassen van verschillende aanleidinggevende het leren algoritmen voor gegevensanalyse bij verschillende plaatsen en omvat een scalable benadering die een gen op uitdrukking-gebaseerd evolutief algoritme gebruikt. Deze benadering wordt gebruikt voor verdeelde foutenopsporing in een elektromachtsdistributienetwerk. De verdere implementaties worden ook beschreven.
