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
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: Räumliche Analyse
- Kategorie: Data Mining
- Kategorie: Algorithmen für maschinelles Lernen
- Kategorie: Verifizierung und Validierung
- Kategorie: Methoden des maschinellen Lernens
- Kategorie: Taxonomie
- Kategorie: Bewertung des Modells
- Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen
- Kategorie: Algorithmen
- Kategorie: Erkennung von Anomalien
- Kategorie: Unüberwachtes Lernen
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Unterrichtet in Englisch
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- Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
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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.
MU
Geprüft am 26. Aug. 2023
A tough course regarding programming assignment and few quiz.
SS
Geprüft am 6. Sep. 2017
Very detailed introduction of Clustering techniques.
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