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Data Mining: Methoden und Algorithmen intelligenter Datenanalyse ; mit ... 7 Tabellen

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Bibliographische Detailangaben
1. Verfasser:	Runkler, Thomas A. (VerfasserIn)
Format:	Buch
Sprache:	German
Veröffentlicht:	Wiesbaden Vieweg + Teubner 2010
Ausgabe:	1. Aufl.
Schriftenreihe:	Computational intelligence Studium
Schlagworte:	Data Mining
Online-Zugang:	Inhaltsverzeichnis
Beschreibung:	VIII, 165 S. graph. Darst. 240 mm x 170 mm
ISBN:	9783834808585

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adam_text	Titel: Data Mining Autor: Runkler, Thomas A. Jahr: 2010 Inhaltsverzeichnis 1 Data-Mining-Prozess 1 2 Daten und Relationen 5 2.1 Beispiel 5 2.2 Maßskalen 7 2.3 Matrixdarstellung 9 2.4 Relationen 10 2.5 Unähnlichkeitsmaße 10 2.6 Ähnlichkeitsmaße 12 2.7 Sequenz- und Textrelationen 14 2.8 Abtastung und Quantisierung 17 3 Datenvorverarbeitung 21 3.1 Fehlerarten 21 3.2 Filterung 26 3.3 Standardisierung 31 3.4 Datenkonsolidierung 34 4 Visualisierung 35 4.1 Diagramme 35 4.2 Hauptachsentransformation 37 4.3 Mehrdimensionale Skalierung 41 4.4 Histogramme 47 4.5 Spektralanalyse 50 5 Korrelation 55 5.1 Lineare Korrelation 55 5.2 Chi-Quadrat-Unabhängigkeitstest 61 6 Regression 65 6.1 Lineare Regression 65 6.2 Neuronale Netze 69 6.3 Radiale Basisfunktionen 75 6.4 Training und Validierung 76 6.5 Merkmalsselektion 79 7 Zeitreihenprognose 81 8 Klassifikation 85 8.1 Naiver Bayes-Klassifikator 89 8.2 Lineare Diskriminanzanalyse 91 8.3 Support-Vektor-Maschine 93 8.4 Nächster Nachbar Klassifikator 96 8.5 Lernende Vektorquantisierung 96 8.6 Entscheidungsbäume 99 9 Clustering 105 9.1 Sequentielles Clustering 106 9.2 Prototypbasiertes Clustering 109 9.3 Fuzzy Clustering 111 9.4 Relationales Clustering 117 9.5 Clustervalidität und -tendenz 122 9.6 Hierarchisches Clustering 124 9.7 Selbstorganisierende Karte 126 9.8 Regelerzeugung 128 10 Zusammenfassung 135 Übungsaufgaben 141 Symbolverzeichnis 145 Literaturverzeichnis 147 Sachwortverzeichnis 157
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