Wissenschaftliche Texte zu  Clustering

Zentrale Theorien und Modelle des Clustering wie der K-Means-Algorithmus oder der Hierarchische Clustering Ansatz spielen eine wichtige Rolle in der Forschung. Fragen nach der Bewertung der Qualität von Clustering-Ergebnissen oder der Auswahl der optimalen Anzahl von Clustern sind Gegenstand aktueller Debatten. Historisch gesehen hat sich Clustering aus der statistischen Analyse entwickelt und ist heute ein fester Bestandteil der Data-Mining- und Maschinellen-Lernen-Methoden. Angrenzende Begriffe wie Data Mining, Machine Learning und Predictive Maintenance zeigen die Vielfalt der Anwendungsfelder von Clustering. Du findest wissenschaftliche Arbeiten zum Thema Clustering als PDF und eBook bei GRIN, viele auch als Print-on-Demand.