Neuronale Netze f�r Clustern und Vorhersage. Methodenvergleich und Tools - Couverture souple

Zabel, Thomas

9783638703413: Neuronale Netze f�r Clustern und Vorhersage. Methodenvergleich und Tools

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ISBN 10 : 363870341X ISBN 13 : 9783638703413

Editeur : GRIN Verlag, 2007

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Diplomarbeit aus dem Jahr 2001 im Fachbereich Informatik - Wirtschaftsinformatik, Note: 1,3, Westf�lische Wilhelms-Universit�t M�nster (Institut f�r Wirtschaftsinformatik), Sprache: Deutsch, Abstract: Die Literatur zum Data Mining dokumentiert zahlreiche Versuche, aus verschiedenartigsten Datenbest�nden neue Erkenntnisse zu gewinnen. Es werden unterschiedliche Algorithmen des Data Mining beschrieben. In dieser Arbeit soll die Eignung K�nstlich Neuronaler Netze als Mining-Algorithmen f�r die Methoden Clustern und Vorhersage untersucht werden. Dabei begrenzt sich die Sichtweise auf Backpropagation - und Kohonen-Netze, da diese Neuronalen Netze f�r Clustern und Vorhersagen pr�destiniert 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 f�r die Auswahl von Data Mining-Algorithmen in der Praxis.

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�diteur: GRIN Verlag
Date d'�dition: 2007
Langue: allemand
ISBN 10: 363870341X
ISBN 13: 9783638703413
Reliure: Broch�
Nombre de pages: 92
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Neuronale Netze f�r Clustern und Vorhersage. Methodenvergleich und Tools

Thomas Zabel

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Taschenbuch. Etat : Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Diplomarbeit aus dem Jahr 2001 im Fachbereich Informatik - Wirtschaftsinformatik, Note: 1,3, Westf�lische Wilhelms-Universit�t M�nster (Institut f�r Wirtschaftsinformatik), 98 Quellen im Literaturverzeichnis, Sprache: Deutsch, Abstract: Die Literatur zum Data Mining dokumentiert zahlreiche Versuche, aus verschiedenartigsten Datenbest�nden neue Erkenntnisse zu gewinnen. Es werden unterschiedliche Algorithmen des Data Mining beschrieben. In dieser Arbeit soll die Eignung K�nstlich Neuronaler Netze als Mining-Algorithmen f�r die Methoden Clustern und Vorhersage untersucht werden. Dabei begrenzt sich die Sichtweise auf Backpropagation - und Kohonen-Netze , da diese Neuronalen Netze f�r Clustern und Vorhersagen pr�destiniert 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 f�r die Auswahl von Data Mining-Algorithmen in der Praxis. 92 pp. Deutsch. N� de r�f. du vendeur 9783638703413

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Taschenbuch. Etat : Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -Diplomarbeit aus dem Jahr 2001 im Fachbereich Informatik - Wirtschaftsinformatik, Note: 1,3, Westf�lische Wilhelms-Universit�t M�nster (Institut f�r Wirtschaftsinformatik), Sprache: Deutsch, Abstract: Die Literatur zum Data Mining dokumentiert zahlreiche Versuche, aus verschiedenartigsten Datenbest�nden neue Erkenntnisse zu gewinnen. Es werden unterschiedliche Algorithmen des Data Mining beschrieben. In dieser Arbeit soll die Eignung K�nstlich Neuronaler Netze als Mining-Algorithmen f�r die Methoden Clustern und Vorhersage untersucht werden. Dabei begrenzt sich die Sichtweise auf Backpropagation - und Kohonen-Netze , da diese Neuronalen Netze f�r Clustern und Vorhersagen pr�destiniert 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 f�r die Auswahl von Data Mining-Algorithmen in der Praxis.GRIN Publishing GmbH, Waltherstra�e 23, 80337 M�nchen 92 pp. Deutsch. N� de r�f. du vendeur 9783638703413

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Taschenbuch. Etat : Neu. Neuware - Diplomarbeit aus dem Jahr 2001 im Fachbereich Informatik - Wirtschaftsinformatik, Note: 1,3, Westf�lische Wilhelms-Universit�t M�nster (Institut f�r Wirtschaftsinformatik), 98 Quellen im Literaturverzeichnis, Sprache: Deutsch, Abstract: Die Literatur zum Data Mining dokumentiert zahlreiche Versuche, aus verschiedenartigsten Datenbest�nden neue Erkenntnisse zu gewinnen. Es werden unterschiedliche Algorithmen des Data Mining beschrieben. In dieser Arbeit soll die Eignung K�nstlich Neuronaler Netze als Mining-Algorithmen f�r die Methoden Clustern und Vorhersage untersucht werden. Dabei begrenzt sich die Sichtweise auf Backpropagation - und Kohonen-Netze , da diese Neuronalen Netze f�r Clustern und Vorhersagen pr�destiniert 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 f�r die Auswahl von Data Mining-Algorithmen in der Praxis. N� de r�f. du vendeur 9783638703413

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