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: Cluster-Analyse
- Kategorie: Daten-Clustering-Algorithmen
- Kategorie: K-Means Clustering
- Kategorie: Hierarchisches Clustering
Wichtige Details
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Unterrichtet in Englisch
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Das ist alles enthalten
1 Video3 Lektüren1 Aufgabe1 Diskussionsthema1 Plug-in
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13 Videos2 Lektüren2 Aufgaben
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15 Videos3 Lektüren1 Aufgabe1 Programmieraufgabe
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In der Kurszusammenfassung können Sie uns gerne Ihre Gedanken zu dieser Kurserfahrung mitteilen.
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Felipe M.
Lernender seit 2018
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GV
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Geprüft am 18. Sep. 2017
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