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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- Kategorie: Data Mining
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- Kategorie: Data Structures
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- Kategorie: Unsupervised Learning
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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.
PR
Geprüft am 27. Juli 2020
Covers great deal of topics and various aspects of clustering
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Geprüft am 9. Okt. 2017
Very intense and required complex thinking and programming skill
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