Overview

Clustering-Verfahren zielen darauf ab, homogene Partitionen von Objekten zu erhalten und gleichzeitig die Heterogenität zwischen diesen Partitionen zu fördern. Jeder Clustering-Ansatz, wie hierarchische, partitionierende und neuronale Verfahren, hat letztendlich seine Vorteile und Grenzen. Wir konzentrieren uns auf neuronale Methoden, da sie die Grenzen der hierarchischen und partitionierenden Methoden überwinden und die am besten geeigneten Clustering-Ansätze für große Datenmengen sind. In dieser Arbeit schlagen wir einen Multi-SOM-Algorithmus vor, der ein anderes Bewertungskriterium verwendet. Daher ist eine Überprüfung der in der Literatur vorgeschlagenen Bewertungsmaßstäbe erforderlich. Dennoch hat die Multi-SOM-Methode trotz ihrer Stärke und Effizienz bei der Abgrenzung von Clustern auch eine Grenze bei der Stoppbedingung.

Full Product Details

9786209065200

Table of Contents

Reviews

Author Information

Tab Content 6

Countries Available