Titlebook: Data Mining; Modelle und Algorith Thomas A. Runkler Textbook 2015Latest edition Springer Fachmedien Wiesbaden 2015 Clustering.Data Mining.D

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978-3-8348-1694-8Springer Fachmedien Wiesbaden 2015

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Thomas A. RunklerSolides Grundverständnis.Motivation und Eigenschaften der verschiedenen Data Mining Methoden.kompakter, fundierter Überblick.Includes supplementary material:

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Polona Zalar,Nina Gunde-Cimermantrukturierte Daten, Bilddaten oder biomedizinische Daten. Es werden die Begriffe Datenanalyse, Data Mining, Knowledge Discovery sowie die KDD- und CRISP-DM-Prozesse eingeführt. Typische Datenanalyseprojekte lassen sich in mehrere Phasen gliedern: Vorbereitung, Vorverarbeitung, Analyse und Nachbereit

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https://doi.org/10.1007/978-1-349-18085-1öglicherweise heterogenen Informationsquellen integriert werden. Fehler in Daten können systematischer oder zufälliger Natur sein. Systematische Fehler lassen sich oft korrigieren. Ausreißer sollten erkannt, entfernt oder korrigiert werden. Ausreißer und Rauschen können durch Filtern reduziert werde

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https://doi.org/10.1007/978-1-349-18085-1hochdimensionaler Daten müssen Projektionen durchgeführt werden. Es werden lineare (Hauptkomponentenanalyse, Karhunen-Loève-Transformation, Singulärwertzerlegung, Eigenvektorprojektion, Hotelling-Transformation, mehrdimensionale Skalierung) und nichtlineare Projektionsmethoden (Sammon-Abbildung, Aut

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