C8-3 Principal Components Analysis und ihr Einsatz bei der Clusteranalyse (Video)
Das Video „C8-3 Principal Components Analysis und ihr Einsatz bei der Clusteranalyse“ diskutiert die Principal Components Analysis (PCA, Hauptkomponentenanalyse) als wichtiges Tool bei der Vorbereitung von Daten für Clusteranalysen: Es wird erklärt, wie die PCA zur Dimensionalitätsreduktion und zur Visualisierung von vieldimensionalen Daten eingesetzt werden kann. Dabei wird auf das Video „C8-2 Clusteranalyse: Verfahren - Beispiel k-Means“ aufgebaut. Das Video ist Teil des Lehrmaterials für die Fortbildung zum/zur Berufsspezialist/in KI und Maschinelles Lernen. Die Entwicklung und Erprobung dieses Bildungsangebotes wurde vom Bundesministerium für Bildung und Forschung im Rahmen des InnoVET-Programms gefördert. Mehr Informationen zu diesem Projekt gibt es unter https://www.ki-fortbildung.de. Das Video gehört zum Bereich C, Grundbegriffe von Datenanalyse und maschinellem Lernen.
- Nutzungsrechte
-
Vervielfältigung, Bearbeitung und Verbreitung erlaubt. Namensnennung erforderlich.CC BY
- Herkunftsnachweis
- "C8-3 Principal Components Analysis und ihr Einsatz bei der Clusteranalyse (Video)" von Universität Stuttgart, lizenziert unter CC BY 4.0
- Original-URL
- http://hdl.handle.net/10900.3/OER_HBEPPHYI
KI B3/Universität Stuttgart, Antje Schweitzer
| Lernressource | Video |
| Lizenz | CC BY 4.0 |
| Zusätzliche Lizenzinformationen | Lizenzen der eingebundenen Bilder: siehe Quellenverzeichnis auf der Schlussfolie |
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| Sprache | Deutsch |
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