100% tevredenheidsgarantie Direct beschikbaar na betaling Zowel online als in PDF Je zit nergens aan vast
logo-home
Summary Data Mining endterm €5,49   In winkelwagen

Samenvatting

Summary Data Mining endterm

 236 keer bekeken  3 keer verkocht

Samenvatting voor het tweede deel van Data Mining. Deels uit het boek Introduction to Data Mining.

Voorbeeld 1 van de 27  pagina's

  • Nee
  • Onbekend
  • 14 april 2017
  • 27
  • 2016/2017
  • Samenvatting
book image

Titel boek:

Auteur(s):

  • Uitgave:
  • ISBN:
  • Druk:
Alles voor dit studieboek (2)
Alle documenten voor dit vak (4)
avatar-seller
veronners
Data Mining
Clustering
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

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

Snel en makkelijk kopen

Je betaalt supersnel en eenmalig met iDeal, creditcard of Stuvia-tegoed voor de samenvatting. Zonder lidmaatschap.

Focus op de essentie

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 66579 samenvattingen verkocht

Opgericht in 2010, al 14 jaar dé plek om samenvattingen te kopen

Start met verkopen
€5,49  3x  verkocht
  • (0)
  Kopen