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2018 | OriginalPaper | Buchkapitel

2. k-Means-Clustering

verfasst von : Annalyn Ng, Kenneth Soo

Erschienen in: Data Science – was ist das eigentlich?!

Verlag: Springer Berlin Heidelberg

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Zusammenfassung

Lassen Sie uns über Filme reden. Vielleicht haben Sie eine Freundin, die 50 erste Dates geliebt hat – dann ist es ziemlich wahrscheinlich, dass sie auch andere Schnulzen wie 27 Dresses gern sieht. So funktioniert Clustering: Man ermittelt gemeinsame Vorlieben oder Eigenschaften von Personen und teilt diese dann in Gruppen, die man zum Beispiel mit auf sie zugeschnittenen Werbekampagnen anspricht.

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Fußnoten
1
„Scree“ bedeutet auf Englisch so viel wie „Geröllhalde“; stellen Sie sich vor, die Datenpunkte wären Brocken, die einen nach rechts abfallenden Hang unterschiedlich weit heruntergerutscht sind (Anm. d. Übers.).
 
2
Ein anderer Name für den Scree-Test ist „Ellenbogentest“ – der Knick ist der „Ellenbogen“ zwischen dem „Oberarm“ der Kurve (rasant abfallende Variabilität) und ihrem „Unterarm“ (kaum mehr Änderung der Variabilität) (Anm. d. Übers.).
 
Metadaten
Titel
k-Means-Clustering
verfasst von
Annalyn Ng
Kenneth Soo
Copyright-Jahr
2018
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
Buch
Data Science – was ist das eigentlich?!

Print ISBN: 978-3-662-56775-3

Electronic ISBN: 978-3-662-56776-0

Copyright-Jahr: 2018

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-662-56776-0_2

Premium Partner

    Bildnachweise