title: Environment for DeveLoping KDD-Applications Supported by Index-Structures
text: # 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
  