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Dimensionalitätsreduktion von hochdimensionalen Datensätzen

Dimensionalitätsreduktion von hochdimensionalen Datensätzen

Paperback

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ISBN10: 620683722X
ISBN13: 9786206837220
Publisher: Verlag Unser Wissen
Published: May 8 2025
Pages: 120
Weight: 0.38
Height: 0.28 Width: 6.00 Depth: 9.00
Language: German
Unter Dimensionalitätsreduktion versteht man die Umwandlung von hochdimensionalen Daten in eine aussagekräftige Darstellung mit reduzierter Dimensionalität, die der eigentlichen Dimensionalität der Daten entspricht. Die Anzahl der Variablen oder Attribute eines Datensatzes wirkt sich in hohem Ma e auf die Clusterbildung dieser speziellen Daten aus. Diese Attribute wirken sich direkt auf die Unähnlichkeits- oder Abstandsma e und damit auf die Genauigkeit der Daten aus. Daher können Techniken zur Dimensionalitätsreduzierung das Clustering definitiv verbessern. Clustering ist eine Unterteilung von Daten in Gruppen ähnlicher Objekte. Durch die Darstellung der Daten in weniger Clustern gehen zwangsläufig bestimmte feine Details verloren, aber es wird eine Vereinfachung erreicht. Es modelliert Daten durch ihre Cluster.

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