Neuronale Netze für Clustern und Vorhersage. Methodenvergleich und Tools

Lingua: tedesco

Editore: GRIN Verlag, 2007

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Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - Diplomarbeit aus dem Jahr 2001 im Fachbereich Informatik - Wirtschaftsinformatik, Note: 1,3, Westfälische Wilhelms-Universität Münster (Institut für Wirtschaftsinformatik), 98 Quellen im Literaturverzeichnis, Sprache: Deutsch, Abstract: Die Literatur zum Data Mining dokumentiert zahlreiche Versuche, aus verschiedenartigsten Datenbeständen neue Erkenntnisse zu gewinnen. Es werden unterschiedliche Algorithmen des Data Mining beschrieben. In dieser Arbeit soll die Eignung Künstlich Neuronaler Netze als Mining-Algorithmen für die Methoden Clustern und Vorhersage untersucht werden. Dabei begrenzt sich die Sichtweise auf Backpropagation - und Kohonen-Netze , da diese Neuronalen Netze für Clustern und Vorhersagen prädestiniert sind. Sie stellen eine Alternative zu den statistischen Methoden zur Prognose- bzw. Clustererstellung dar. Die eingesetzten Neuronalen Netze sollen mit dem K-Means-Verfahren und dem Box-Jenkins-Ansatz verglichen werden. Die theoretischen Konstrukte werden anhand von Versicherungsdaten evaluiert. Die Ergebnisse zeigen die Vor- und Nachteile der untersuchten Methoden und geben dem Leser eine Handlungsempfehlung für die Auswahl von Data Mining-Algorithmen in der Praxis.…

Codice articolo 9783638703413

Titolo
Neuronale Netze für Clustern und Vorhersage. Methodenvergleich und Tools
Autore
Thomas Zabel
Editore
GRIN Verlag
Anno di pubblicazione
2007
Condizione
Neu
Rilegatura
Taschenbuch
Lingua
tedesco
ISBN 10
363870341X
ISBN 13
9783638703413
Peso dell'articolo
146 grammi
Dimensioni
210x148x7 mm

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