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Clustering. Die Clusteranalysen K-means und DBSCAN im Vergleich


Travail d'étude, 2018

27 Pages, Note: 1,3


Extrait


Inhalt

1 Einleitung
1.1 Was ist eine Clusteranalyse
1.2 Proximitätsmaße

2 Partitionierendes Clustering
2.1 K-Means Algorithmus
2.2 Initialisierung des K-Means
2.3 K-Means Umsetzung in R

3 Der Iris Datensatz

4 Dichtebasiertes Clustering DBSCAN
4.1 Dichteerreichbarkeit
4.2 DBSCAN Umsetzung in R

5 Fazit

Abbildungsverzeichnis

Quellenverzeichnis

Fin de l'extrait de 27 pages

Résumé des informations

Titre
Clustering. Die Clusteranalysen K-means und DBSCAN im Vergleich
Université
Reutlingen University
Note
1,3
Auteur
Année
2018
Pages
27
N° de catalogue
V452144
ISBN (ebook)
9783668849570
ISBN (Livre)
9783668849587
Langue
allemand
Mots clés
clustering, k-means, dbscan
Citation du texte
Aylin Gürkan (Auteur), 2018, Clustering. Die Clusteranalysen K-means und DBSCAN im Vergleich, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/452144

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