Samenvatting
Summary Data Mining endterm
- Vak
- Instelling
- Boek
Samenvatting voor het tweede deel van Data Mining. Deels uit het boek Introduction to Data Mining.
[Meer zien]Voorbeeld 1 van de 27 pagina's
Voorbeeld 1 van de 27 pagina's
In winkelwagen
In winkelwagen
Gekoppeld boek
Titel boek:
Auteur(s):
- Uitgave:
- ISBN:
- Druk:
Meer samenvattingen voor studieboek
-
Data Mining midterm
Verkoper
Volgen
veronners
Voorbeeld van de inhoud
Data MiningClustering
Cluster analysis:
Finding groups of objects such that the objects in a group will be similar (or related) to one
another and different from (or unrelated to) the objects in other groups.
Intra-cluster (binnen de cluster) distances are minimized
Inter-cluster (tussen de clusters) distances are maximized
Applications of Cluster Analysis:
Understanding: group related documents for browsing, group genes and proteins that have
similar functionality, or group stocks with similar price fluctuations.
Summarization: reduce the size of large data sets
What is not Cluster Analysis?
Supervised classification: have class label information
Simple segmentation: dividing students into different registration groups
alphabetically, by last name
Results of a query: groupings are a result of an external specification
Graph partitioning: some mutual relevance and synergy, but areas are not identical
Types of Clusterings:
- A clustering is a set of clusters
- Important distinction between hierarchical and
partitional sets of clusters
- Partitional clustering:
A division data objects into non-overlapping subsets
(clusters) such that each data object is in exactly one
subset.
- Hierarchical clustering
A set of nested clusters organized as a hierarchical tree
Other distinctions between Sets of Clusters:
Exclusive vs. non-exclusive:
In non-exclusive clusterings, points may belong to
multiple clusters.
Can represent multiple classes or ‘border’ points
Fuzzy vs. non-fuzzy:
In fuzzy clustering, a point belongs to every cluster with
some weight between 0 and 1
Weights must sum to 1
Probabilistic clustering has similar characteristics
Partial vs. complete:
In some cases, we only want to cluster some of the data
Heterogeneous vs. homogeneous:
Cluster of widely different sizes, shapes and densities
Voordelen van het kopen van samenvattingen bij Stuvia op een rij:
√ Verzekerd van kwaliteit door reviews
Stuvia-klanten hebben meer dan 700.000 samenvattingen beoordeeld. Zo weet je zeker dat je de beste documenten koopt!
Snel en makkelijk kopen
Je betaalt supersnel en eenmalig met iDeal, Bancontact of creditcard voor de samenvatting. Zonder lidmaatschap.
Focus op de essentie
Samenvattingen worden geschreven voor en door anderen. Daarom zijn de samenvattingen altijd betrouwbaar en actueel. Zo kom je snel tot de kern!
Veelgestelde vragen
Wat krijg ik als ik dit document koop?
Je krijgt een PDF, die direct beschikbaar is na je aankoop. Het gekochte document is altijd, overal en oneindig toegankelijk via je profiel.
Tevredenheidsgarantie: hoe werkt dat?
Onze tevredenheidsgarantie zorgt ervoor dat je altijd een studiedocument vindt dat goed bij je past. Je vult een formulier in en onze klantenservice regelt de rest.
Van wie koop ik deze samenvatting?
Stuvia is een marktplaats, je koop dit document dus niet van ons, maar van verkoper veronners. Stuvia faciliteert de betaling aan de verkoper.
Zit ik meteen vast aan een abonnement?
Nee, je koopt alleen deze samenvatting voor €5,49. Je zit daarna nergens aan vast.
Is Stuvia te vertrouwen?
4,6 sterren op Google & Trustpilot (+1000 reviews)
Afgelopen 30 dagen zijn er 73314 samenvattingen verkocht
Opgericht in 2010, al 14 jaar dé plek om samenvattingen te kopen