Different Subspace Classification

Datenanalyse, -interpretation, -visualisierung und Vorhersage in hochdimensionalen Räumen

Autor*innen

• Gero Szepannek

Parameter

• 112 Seiten
• 4 Lesestunden

• Mathematik

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Die Methodik des Different Subspace Classification ermöglicht die Charakterisierung von Klassen durch klassenweise spezifische Merkmalsuntermengen und deren Anwendung zur automatischen Klassifikation. Die Neuauflage behandelt zudem Minimal Subspace Classification und integriert Algorithmen des Subspace Clustering. Zahlreiche Beispiele, einschließlich einer detaillierten Analyse zur Klassifikation von Konjunkturzyklen in der BRD, verdeutlichen die Ansätze. Das Buch richtet sich an Leser mit praktischen Erfahrungen in der Datenanalyse und bietet wertvolle Einblicke in den Umgang mit hochdimensionalen Daten.

• Sprache: Deutsch
• Erscheinungsdatum: 2012
• Einband: Paperback