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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Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Data Mining
- Kategorie: Räumliche Analyse
- Kategorie: Explorative Datenanalyse
- Kategorie: Algorithmen für maschinelles Lernen
- Kategorie: Bewertung des Modells
- Kategorie: Statistische Methoden
- Kategorie: Algorithmen
- Kategorie: Verifizierung und Validierung
- Kategorie: Methoden des maschinellen Lernens
- Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen
- Kategorie: Taxonomie
- Kategorie: Unüberwachtes Lernen
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Unterrichtet in Englisch
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Felipe M.
Lernender seit 2018
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Jennifer J.
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GL
4.0
Geprüft am 25. Jan. 2018
This is a very good course covering all area of clustering. The only thing I feel a little struggle is some algorithm explained too brief, I prefer some detail step by step examples.
SS
4.0
Geprüft am 6. Sep. 2017
Very detailed introduction of Clustering techniques.
GV
5.0
Geprüft am 18. Sep. 2017
Very informative lectures, wonderful assignments. This course isn't so easy but it gives you real knowledge and useful experience.
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