Titlebook: Data Mining; Modelle und Algorith Thomas A. Runkler Textbook 2015Latest edition Springer Fachmedien Wiesbaden 2015 Clustering.Data Mining.D

結(jié)合

DAMP

Klassifikation,h negative Fehler unterschieden und auf dieser Basis zahlreiche Klassifikationskriterien definiert. Oft werden Paare solcher Kriterien zur Bewertung von Klassifikatoren verwendet und z. B. in einem ROC- (engl. .) oder PR-Diagramm (engl. .) dargestellt. Unterschiedliche Klassifikatoren mit spezifisch

生存環(huán)境

啜泣

Clustering, Formen). Relationale Clustermodelle finden Cluster in relationalen Daten. Dabei kann auch der Kernel-Trick angewendet werden. Die Clustertendenz gibt an, ob die Daten überhaupt Cluster enthalten. Clustervalidit?tsma?e quantifizieren die Güte des Clusterergebnisses und erm?glichen, die Anzahl der Cl