Clustering. Die Clusteranalysen K-Means Und Dbscan Im Vergleich (German Edition)

By Aylin Gürkan

Studienarbeit aus dem Jahr 2018 im Fachbereich Informatik - Wirtschaftsinformatik, Note: 1,3, Hochschule Reutlingen, Sprache: Deutsch, Abstract: Um Clusteranalyse zu verstehen, sollte vorerst definiert werden, was unter einem "Cluster" verstanden wird. Ein Cluster ist eine Sammlung von Datenobjekten, die hnliche Eigenschaften besitzen. Das bedeutet, dass sich die Objekte innerhalb derselben Gruppe hneln. Sie unterscheiden sich jedoch sehr mit den Objekten in anderen Clustern. Ziel der Clusteranalyse, die auch Clustering oder Datensegmentierung genannt wird, die Objekte in eine homogene Gruppe zu teilen. Die Clusteranalyse besteht darin, Datenpunkte in eine Gruppe von Clustern oder Gruppen zu partitionieren. Um Objekte Clustern zu k nnen, m ssen diese ber Proximit tsma e (Euklidischer Abstand, Manhattan-Abstand) miteinander verglichen werden. Objekte mit geringer Distanz zueinander werden dabei in ein Cluster eingeteilt. Mittels Clusteranalyse kann man klassifizieren ohne die Klassen vorher zu kennen, dies wird auch nicht berwachtes Lernen (Unsupervised Learning) genannt. In dem Sinne gibt es beim Clustering auch keine Trainingsdaten. Dies ist sehr verschieden von der Klassifizierung, die berwachtes Lernen erfordert. Es ist nicht sinnvoll das Clusterverfahren bei allen Datens tzen anzuwenden, denn manche Datens tze weisen keine Struktur auf und sind nur zuf llig angeordnete Punkte, wo kein Cluster erkennbar ist. Die Folge w re, dass der Datensatz falsch geclustert wird und die nat rliche Datenstruktur nicht wiedergegeben werden kann. In dieser Arbeit wird auf der linken Seite der Abbildung 1 sieht man Datenpunkte, die mittels Clusteranalyse in vier Clustern eingeteilt wurden. Diese vier Cluster hneln sich in ihren Eigenschaften. Je nach Methode k nnen diese Objekte zu einem oder mehreren Clustern geh ren. In dieser Arbeit werden beide Methoden wie K-Means und DBSCAN untersucht, angewendet und anschlie end verglichen.

• Format: Paperback
• Language: German
• ISBN: 3668849587
• ISBN13: 9783668849587
• Release Date: April 2019
• Publisher: Grin Verlag
• Length: 34 Pages
• Weight: 0.13 lbs.
• Dimensions: 0.1" x 5.8" x 8.3"