Titlebook: Information Mining; Methoden, Algorithme Thomas A. Runkler Book 2000 Friedr. Vieweg & Sohn Verlagsgesellschaft mbH, Braunschweig/Wiesbaden

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Zusammenfassung,Ziel der Datenanalyse ist es, aus großen Datenmengen Wissen zu extrahieren, d.h. allgemein gültige, nicht triviale, neue, nützliche und verständliche Muster zu erkennen. Für diese Wissensextraktion wurde ein mehrstufiger Datenanalyse-Prozess dargestellt, an dem sich die Gliederung dieses Buches orientiert.

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Datencharakteristika und Fehlerquellen,n Skalen messbar sein, sie können Abtastwerte von Zeitsignalen sein und können quantisierte oder kontinuierliche Werte besitzen. Diese unterschiedlichen Charakteristika und ihre Konsequenzen für die Datenanalyse sind im Folgenden beschrieben.

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Anwendungsbeispiele,stechnik, Management vernetzter Systeme, Bildverarbeitung und Marketing detailliert dargestellt und gezeigt, wie sich die in den vorangegangenen Kapiteln beschriebenen Methoden zur Datenanalyse einsetzen lassen.

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Datenanalyse und Modellierung, einfache oder komplexe Formen besitzen und scharf abgegrenzt oder eher unscharf sein. Die Menge der bekannten Klassifikations- und Clusteralgorithmen ist entsprechend vielfältig. Abbildung 5.1 gibt eine Übersicht über die in diesem Kapitel beschriebenen Algorithmen.

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Solar Photovoltaic Panels Tax Rebate: Is the Tax Rebate the Right Tax Incentive Choice for South Africa?,ost equitable instrument. If implemented, the results and recommendations will provide some form of tax relief to all individuals and encourage investments in solar photovoltaic panels, thereby achieving the policy goals of encouraging investments by individuals in clean energy.

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