Environment for DeveLoping KDD-Applications Supported by Index-Structures
# Environment for DeveLoping KDD-Applications Supported by Index-Structures

Environment for DeveLoping KDD-Applications Supported by Index-Structures (in italiano: Ambiente per lo sviluppo di applicazioni KDD per strutture ad indice) in sigla ELKI è un programma-framework di Data mining usato per la ricerca e l'insegnamento dall'unità di ricerca in sistemi di basi di dati dell'Università di Monaco in Germania. Ha lo scopo di permettere lo sviluppo e la valutazione di algoritmi avanzati di data mining e la loro interazione con le basi di dati con indice.

La prima versione, la 0.1 è uscita nel luglio 2008. L'ultima ad aprile 2012, la versione 0.5.

## Algoritmi inclusi

Algoritmi inclusi:

* Analisi Cluster:
   * K-means
   * Expectation-maximization algorithm
   * Single-linkage clustering
   * DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)
   * OPTICS (Ordering Points To Identify the Clustering Structure),incluse le estensioni OPTICS-OF, DeLi-Clu, HiSC, HiCO e DiSH
   * SUBCLU (Density-Connected Subspace Clustering for High-Dimensional Data)
* Rilevamento anomalo:
   * LOF (Local outlier factor)
   * OPTICS-OF
   * DB-Outlier (Distance-Based Outliers)
   * LOCI (Local Correlation Integral)
   * LDOF (Local Distance-Based Outlier Factor)
   * EM-Outlier
* Strutture con Indice spaziale:
   * R-tree
   * R*-tree
   * M-tree
* Valutazione:
   * Receiver operating characteristic (ROC curve)
   * Scatter plot
   * Histogram
   * Parallel coordinates
* Altri:
   * Apriori algorithm
   * Dynamic time warping
   * Analisi delle componenti principali
