K-Means-Clustering

Autor

Gabriela Molinar, Marco Stang

Beteiligtes Institut

Institut für Technik der Informationsverarbeitung (ITIV)
Zentrum für Mediales Lernen (ZML)
Fakultät für Elektrotechnik und Informationstechnik (ETIT)
Zentrale Einrichtungen (Zentrale Einrichtungen)

Genre

Lehrmaterialien

Beschreibung

34 |
00:00:00 Start
00:00:15 Unüberwachte Algorithmen
00:00:30 Clustering-Algorithmen
00:00:43 k-means
00:00:50 Hyperparameter
00:02:20 k-means in drei Schritten erklärt
00:04:01 Anwendungen von k-means
00:04:09 Datenvorverarbeitung
00:04:32 Vektorquantisierung
00:04:53 Clusteranalyse
00:05:11 Grenzen des k-means Algorithmus
00:07:05 Mean-Shift Clustering
00:08:03 DBSCAN
00:09:49 HDBSCAN
00:10:40 Zusammenfassung

Laufzeit (hh:mm:ss)

00:12:31

Serie

Angewandte Machine Learning Algorithmen (AMALEA)

Publiziert am

19.10.2021

Fachgebiet

Informatik

Lizenz

Creative Commons Namensnennung – Weitergabe unter gleichen Bedingungen 4.0 International