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Maschinelles Lernen mit dem Python-Ökosystem (Teil 6) 17.04.2020, 09:09 Uhr

Komponenten für Wissensaufbau erkunden

Cluster- und Assoziationsanalyse helfen beim Aufspüren von Strukturen und Abhängigkeiten im Wissensraum und dienen so als wichtiges Hilfsmittel dessen Komplexität zu reduzieren.
Cluster- und Assoziationsanalyse gehören zur Gruppe des Unüberwachten Lernens (Unsupervised-Learning). Während Clusteranalyse (kurz Clustering, manchmal auch Segmentierung genannt) nach Ähnlichkeiten in Datensätzen sucht, um die Elemente einer Stichprobe zu gruppieren – setzt man Assoziationsanalyse dafür ein, Korrelationen (Abhängigkeiten oder Beziehungen) in den Elementen einer Strichprobe zu finden.
Cluster (manchmal auch als Ballungen oder Klumpen bezeichnet) fassen Datenobjekte mit ähnlichen Eigenschaften zu einer Gruppe zusammen – soll die Tätigkeit ausgedrückt werden, spricht man von Clustering. Alle nicht zu einem Cluster gehörenden Elemente nennt man Ausreißer (Outlier) oder Rauschen (Noise). Ergebnis der Assoziationsanalyse stellen Assoziationsregeln dar; sie beschreiben die signifikanten Abhängigkeiten der zu untersuchenden Merkmale.

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