TU Wien:Clusteranalyse und Methoden des unüberwachten Lernens VU (Templ)
Daten
- LVA-LeiterIn: Prof. Matthias Templ
- ECTS: 3 (SWS: 2)
- HP der LVA: http://www.statistik.tuwien.ac.at/public/templ/mtempl/?cat=3
- Institut: Institut für Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung
- Wird im Sommersemester/Wintersemester angeboten
- Pflichtfach für das Bachelorstudium Software & Information Engineering (534)|Bachelor Software & Information Engineering
|Pflichtmodul Unbekannt oder "Prä-Modul-Ära" - EDIT ME |- mit Spezialisierung auf Information Engineering
Inhalt
Das Themengebiet Clusteranalyse wird ausführlich vorgetragen, diskutiert, und anhand von vielen praktischen Beispielen demonstriert. Die Lehrveranstaltung arbeitet stark mit der Statistik-Software R. Konkret werden folgende Kapitel durchgenommen:
- Allgemeine Dinge zu Clusteranalyse (was ist das überhaupt)
- Voraussetzungen und Probleme (Distanzmaße, Fehlende Daten, Zensierte Daten, Transformationen, Standardisierung)
- Clusterung (Hierachische Clusterung, Partitionierung, Fuzzy-Clustering, Model-Based Clustering,...)
- Clustervalidierung (wie gut sind mein Cluster, hinsichtlich gewisser Aspekte).
Ablauf
Prof. Templ trägt die oben genannten Themengebiete vor (im SS 2010 auf Englisch). Zusätzlich dazu wird von jedem Teilnehmer ein spezielles R-Paket für Clusteranalyse vorbereitet und dann in einem ca. 40-min Vortrag präsentiert.
Benötigte/Empfehlenswerte Vorkenntnisse
Peter Filzmosers Explorative Datenanalyse und Visualisierung hilft sehr, da dort bereits einige Grundlagen vorgetragen wurden. Ebenso ist das Fach Statistical Computing von Prof. Templ sinnvoll, da dort R sehr detailliert durchgenommen wird.
Vortrag
noch offen
Übungen
noch offen
Prüfung, Benotung
noch offen
Dauer der Zeugnisausstellung
noch offen
Zeitaufwand
noch offen
Unterlagen
noch offen
Tipps
noch offen