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Ludmila Himmelspach
text 21. Workshop Grundlagen von Datenbanken :
Vergleich von Strategien zum Clustern von Daten mit fehlenden Werten
Aufsatz/Artikel , 2009
Die klassischen Methoden zur Clusteranalyse wurden entwickelt um auf vollständigen Daten Analysen durchzuführen. Oft fehlen aber in Daten einzelne Werte - systematisch oder unsystematisch -, z.B. infolge der Probleme bei der Datenerfassung, Datenübertragung, Datenbereinigung oder weil Daten aus unterschiedlichen Quellen stammen. Demzufolge können die traditionellen Clusteringmethoden zur Analyse solcher Daten nicht ohne weiteres angewendet werden. Im Rahmen dieses Beitrags werden unterschiedliche Strategien zum Umgang mit fehlenden Werten in Daten für das Clusteringproblem vorgestellt, analysiert und miteinander verglichen. Dabei wird das besondere Augenmerk auf die Untersuchung der Leistungsfähigkeit dieser Verfahren in Abhängigkeit von den Ausfallmechanismen, die den fehlenden Werten zugrundeliegen, und von dem Anteil fehlender Werte in Daten gelegt.
http://rosdok.uni-rostock.de/resolve/id/rosdok_document_0000000157

Dokumente:
gvd2009_2.H.21_Himmelspach.pdf (346,7 KB)

Einrichtung:
Fakultät für Informatik und Elektrotechnik

Klassifikation:
005 Programmierung, Programme, Daten

eingestellt am:
23. September 2009
letzte Änderung:
23. September 2009