TDDD41 · Linköpings universitet
Clustering and Association Analysis
Ny kurs
Inga tentor än
Ladda upp dina tidigare tentor och få hjälp med att strukturera ditt studiematerial
Få dina tentauppgifter kategoriseradeBli guidad genom ditt studiematerialFå hjälp direkt med teori och tipsHåll koll på dina framsteg
HP
6
Språk
Engelska
Nivå
Avancerad nivå
Fakultet
Tekniska fakulteten
Institution
Institutionen för datavetenskap
Lärandemål
Kursen lägger grunden för professionellt arbete och forskning där stora mängder av data utforskas, ändras, modelleras och utvärderas för att upptäcka tidigare okända mönster och trender. Kursen fokuserar på klustring och associeringsanalys. Efter avslutad kurs skall studenten kunna:
- förstå och använda viktig terminologi i data mining
- förstå och använda teorin bakom klustring och associeringsanalys
- använda kunskap om teknik för klustring och associeringsanalys
- visa insiktsfull bedömning av kvaliteten på ett visst dataset och informationsinnehållet som klustring och associeringsanalys kan baseras på
- använda och utvärdera verktyg för klustring och associeringsanalys
Kursinnehåll
Associeringsanalys: begrepp och metoder i samband med frequent item sets och associeringsregler såsom Apriori principen, FP-tillväxt, utvärdering av associeringsregler. Klustring: begrepp och metoder i samband med klustring, partitionella klustringsmetoder, hierarkiska klustringsmetoder, densitets-baserad klustring, utvärdering av klustringsmetoder
Förutsättningar
- Kursen kräver förkunskaper i programmering, diskret matematik, datastrukturer och algoritmer och databaser.
Litteratur
Data Mining - Concepts and Techniques - Jiawei Han, Micheline Kamber, Jian Pei
Liknande kurser vid andra universitet
Gör som 15 000+ studenter och ta kontroll över ditt tentaplugg.
Kom igång gratis