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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- Kategorie: Bewertung des Modells
- Kategorie: Algorithmen für maschinelles Lernen
- Kategorie: Verifizierung und Validierung
- Kategorie: Methoden des maschinellen Lernens
- Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen
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- Kategorie: Unüberwachtes Lernen
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Unterrichtet in Englisch
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RG
Geprüft am 25. Jan. 2021
The material is too general, does not provide examples. So it's difficult when doing the exam.
SS
Geprüft am 7. Sep. 2017
Very detailed introduction of Clustering techniques.
MU
Geprüft am 27. Aug. 2023
A tough course regarding programming assignment and few quiz.
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