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SciXMiner

SciXMiner
Ansprechpartner:

Prof. Dr. Ralf Mikut

PD Dr. Markus Reischl

Projektgruppe:

Maschinelles Lernen für Zeitreihen und Bilder (ML4TIME)

Maschinelles Lernen für Hochdurchsatzverfahren und Mechatronik (ML4HOME)

Die Matlab-Toolbox SciXMiner dient zur Visualisierung und Analyse von Zeitreihen und Einzelmerkmalen mit einem Fokus auf Data-Mining-Problemen einschließlich Klassifikation, Regression und Clustering. Außerdem stehen Erweiterungspakete für die Bildanalyse, zur Analyse von Datenqualität, die Analyse antimikrobieller Peptide, zum Objekttracking, zur Gewebeanalyse bei Zebrabärblingen und zur Quantifizierung von Asphaltproben zur Verfügung. SciXMiner ist der Nachfolger der Matlab-Toolbox Gait-CAD.

Software und Dokumentation wurden unter GNU-GPL lizensiert und stehen unter dem folgenden Link zum Download zur Verfügung:

https://sourceforge.net/projects/scixminer/

Weitere Informationen:

Mikut, R.; Bartschat, A.; Doneit, W.; Ordiano, J. Á. G.; Schott, B.; Stegmaier, J.; Waczowicz, S. & Reischl, M.: The MATLAB Toolbox SciXMiner: User's Manual and Programmer's Guide. arXiv:1704.03298, 2017