Clusteranalyse im Data Mining | Das Universitätsnetzwerk

Beschreibung

Entdecken Sie die grundlegenden Konzepte der Clusteranalyse und studieren Sie anschließend eine Reihe typischer Clustering-Methoden, -Algorithmen und -Anwendungen. Dies umfasst Partitionierungsmethoden wie k-means, hierarchische Methoden wie BIRCH und dichtebasierte Methoden wie DBSCAN / OPTICS. Lernen Sie außerdem Methoden zur Clustervalidierung und Bewertung der Clusterqualität. Schließlich finden Sie Beispiele für die Clusteranalyse in Anwendungen.