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Knowledge Discovery in Databases

Techniken und Anwendungen

  • Textbook
  • © 2000

Overview

Authors:
  1. Martin Ester

    1. Institut für Informatik, Ludwig-Maximilians-Universität, München, Deutschland

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  2. Jörg Sander

    1. Institut für Informatik, Ludwig-Maximilians-Universität, München, Deutschland

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  • Motivierende, fundierte Darstellung
  • Erstes Lehrbuch zu diesem Gebiet
  • Instruktive Abbildungen, präzise Algorithmen
  • Webseite mit Kursmaterialien
  • Includes supplementary material: sn.pub/extras

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Table of contents (8 chapters)

  1. Front Matter

    Pages I-VIII
    Download chapter PDF

  2. Einleitung

    • Martin Ester, Jörg Sander
    Pages 1-13

  3. Grundlagen

    • Martin Ester, Jörg Sander
    Pages 15-44

  4. Clustering

    • Martin Ester, Jörg Sander
    Pages 45-105

  5. Klassifikation

    • Martin Ester, Jörg Sander
    Pages 107-158

  6. Assoziationsregeln

    • Martin Ester, Jörg Sander
    Pages 159-187

  7. Generalisierung

    • Martin Ester, Jörg Sander
    Pages 189-221

  8. Besondere Datentypen und Anwendungen

    • Martin Ester, Jörg Sander
    Pages 223-262

  9. Andere Paradigmen

    • Martin Ester, Jörg Sander
    Pages 263-273

  10. Back Matter

    Pages 275-281
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Keywords

About this book

Knowledge Discovery in Databases (KDD) ist ein aktuelles Forschungs- und Anwendungsgebiet der Informatik. Ziel des KDD ist es, selbständig entscheidungsrelevante, aber bisher unbekannte Zusammenhänge und Verknüpfungen in den Daten großer Datenmengen zu entdecken und dem Analysten oder dem Anwender in übersichtlicher Form zu präsentieren. Die Autoren stellen die Techniken und Anwendungen dieses interdisziplinären Gebiets anschaulich dar.

Authors and Affiliations

  • Institut für Informatik, Ludwig-Maximilians-Universität, München, Deutschland

    Martin Ester, Jörg Sander

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