Analyse zeitabhängiger Daten durch Data-Mining-Verfahren:
Gespeichert in:
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| Format: | Buch |
| Sprache: | German |
| Veröffentlicht: |
Wismar
Hochsch., Fachbereich Wirtschaft
2005
Wismar |
| Schriftenreihe: | Wismarer Diskussionspapiere
2005,21 |
| Online-Zugang: | Inhaltsverzeichnis |
| Beschreibung: | 31 S. graph. Darst. 21 cm |
| ISBN: | 391010276X |
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Datensatz im Suchindex
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Inhaltsverzeichnis
1 Einleitung 4
1.1 Das Projekt „Data Mining Engineering 4
1.2 Datengrundlage - Transaktionsdaten 5
1.3 Data Mining 6
2 Methoden und Algorithmen 9
2.1 Datenvorverarbeitung 9
2.1.1 Grundlagen der Fourier-Transformation 10
2.1.2 Diskrete Fourier-Transformation 10
2.1.3 Algorithmus der Fourier-Transformation 12
2.2 Ausgewählte Data Mining Algorithmen 13
2.2.1 Allgemeine Klassifikation der Algorithmen 13
2.2.2 Das Verfahren K-Means 14
2.2.3 Expectation Maximization 16
2.2.4 Neuronale Netze 16
3 Experimente im Projekt 18
3.1 Erster Ansatz: Clustering der Originaldaten 19
3.1.1 Datenvorverarbeitung 19
3.1.2 Clustering 20
3.1.3 Ergebnisse 20
3.2 Zweiter Ansatz: Fourier-transformierte Daten 21
3.2.1 Datenvorverarbeitung 24
3.2.2 Clustering 25
3.2.3 Interpretation der Ergebnisse 26
3.2.4 Weiterführende Ansätze 27
3.2.5 Möglichkeiten der Nutzung 28
4 Zusammenfassung und Ausblick 29
Literatur 30
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