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: Cluster-Analyse
- Kategorie: Daten-Clustering-Algorithmen
- Kategorie: K-Means Clustering
- Kategorie: Hierarchisches Clustering
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Unterrichtet in Englisch
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Dozent
Lehrkraftbewertungen
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Empfohlen, wenn Sie sich für Datenanalyse interessieren
University of Minnesota
Princeton University
University of Illinois Urbana-Champaign
University of California, Irvine
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406 Bewertungen
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Geprüft am 6. Nov. 2016
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Geprüft am 27. Juli 2020
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Geprüft am 21. Juli 2021
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