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
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung „Data Mining“
Dozent: Jiawei Han
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- Kategorie: Verifizierung und Validierung
- Kategorie: Algorithmen für maschinelles Lernen
- Kategorie: Data Mining
- Kategorie: Methoden des maschinellen Lernens
- Kategorie: Räumliche Analyse
- Kategorie: Algorithmen
- Kategorie: Erkennung von Anomalien
- Kategorie: Bewertung des Modells
- Kategorie: Taxonomie
- Kategorie: Unüberwachtes Lernen
- Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen
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Unterrichtet in Englisch
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Jennifer J.
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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.
PR
Geprüft am 27. Juli 2020
Covers great deal of topics and various aspects of clustering
MU
Geprüft am 26. Aug. 2023
A tough course regarding programming assignment and few quiz.
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