Lernen Sie die grundlegenden Konzepte der Clusteranalyse kennen und studieren Sie anschließend eine Reihe typischer Clustering-Methoden, Algorithmen und Anwendungen. Dazu gehören Partitionierungsmethoden wie k-means, hierarchische Methoden wie BIRCH und dichtebasierte Methoden wie DBSCAN/OPTICS. Außerdem lernen Sie Methoden zur Validierung von Clustern und zur Bewertung der Qualität von Clustern kennen. Schließlich sehen Sie Beispiele für die Clusteranalyse in Anwendungen.
Cluster-Analyse im Data Mining
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Cluster-Analyse im Data Mining
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Dozent: Jiawei Han
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- Kategorie: Algorithmen
- Kategorie: Unüberwachtes Lernen
- Kategorie: Räumliche Analyse
- Kategorie: Taxonomie
- Kategorie: Verifizierung und Validierung
- Kategorie: Erkennung von Anomalien
- Kategorie: Data Mining
- Kategorie: Methoden des maschinellen Lernens
- Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen
- Kategorie: Algorithmen für maschinelles Lernen
- Kategorie: Bewertung des Modells
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Unterrichtet in Englisch
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RG
Geprüft am 24. Jan. 2021
The material is too general, does not provide examples. So it's difficult when doing the exam.
SS
Geprüft am 6. Sep. 2017
Very detailed introduction of Clustering techniques.
MU
Geprüft am 26. Aug. 2023
A tough course regarding programming assignment and few quiz.
Häufig gestellte Fragen
Weitere Fragen
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