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Data Mining - Petersohn, Helge


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ISBN:9783486577150
Personen:
Zeitliche Einordnung:2005
Umfang:XI, 330 S
Format:; 24 cm
Sachgruppe(n):004 Informatik ; 650 Management
Verlag:
München ; Wien : Oldenbourg
Schlagwörter:Data Mining

6178

Buchzusammenfassung:



In vielen, insbesondere in grosseren Unternehmen entstehen in kurzen Zeitraumen Terabyte von Daten. Diese umfangreichen Datenbestande beinhalten wertvolle Informationen fur Entscheider und erfordern die Anwendung von anspruchsvollen mathematisch-statistischen Verfahren zur Datenanalyse. In diesem Buch wird eine Anwendungsarchitektur fur Data Mining entwickelt. Ein wesentlicher Beitrag besteht in der systematischen Aufarbeitung von Data Mining-Verfahren und deren anwendungsbezogene Einordnung in die Data Mining-Anwendungsarchitektur (DMA).



FAQ zum Buch



Ein Komplex beschreibt eine Konjunktion von Selektoren und ist somit eine spezielle konjunktive Normalform. Er bildet den Bedingungsteil einer Regel, der aus einer Disjunktion von Komplexen besteht. Dieses FAQ wurde mit KI erstellt, basierend auf der Quelle: S. 176, ISBN 9783486577150

Die Aggregation reduziert die beobachtete Streuung der Merkmale, wodurch sich Gütemaße für Data Mining-Modelle systematisch verbessern. Allerdings lassen sich Modelle unterschiedlicher Aggregationsebenen nicht qualitativ vergleichen, da die Varianzanteile beeinflusst werden. Dieses FAQ wurde mit KI erstellt, basierend auf der Quelle: S. 73, ISBN 9783486577150

Alle partitionierenden Verfahren beginnen mit einer vorgegebenen Anfangspartition, die neben der Klassenanzahl bekannt sein muss. Diese Startverteilung beeinflusst die Güte der Lösung und die Effizienz des Klassifikationsalgorithmus. Dieses FAQ wurde mit KI erstellt, basierend auf der Quelle: S. 107, ISBN 9783486577150

Die Ordnung eines Schemas bezeichnet die Anzahl der fixen Positionen eines Chromosoms, also aller Stringpositionen ohne Platzhalterzeichen. Dieses FAQ wurde mit KI erstellt, basierend auf der Quelle: S. 226, ISBN 9783486577150

Die Klassenzugehörigkeit im Fuzzy-k-Means-Algorithmus wird anhand von Zugehörigkeitsfunktionen beurteilt. Diese ermöglichen eine graduelle Zuordnung von Datenpunkten zu Klassen, im Gegensatz zur eindeutigen Zuordnung im klassischen k-Means-Algorithmus. Dieses FAQ wurde mit KI erstellt, basierend auf der Quelle: S. 40, ISBN 9783486577150

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