Different Subspace Classification Datenanalyse, -interpretation, -visualisierung und Vorhersage in hochdimensionalen R?umen

Inhaltlich unver?nderte Neuauflage. In den letzten Jahren stellen sich Auswertungsaufgaben zunehmend gr??erer Mengen an Daten in zahlreichen Anwendungsfeldern - wie dem CRM oder der Microarray Analyse - h?ufig mit hunderten von Merkmalen. Dabei gilt es oft, gute Vorhersageergebnisse mit einer gr??tm?glichen Verst?ndlichkeit zu verbinden, um die Ergebnisse auch den Anwendern ?berzeugend vermitteln zu k?nnen. Different Subspace Classification stellt eine Methodik zur Charakterisierung von Klassen auf Basis von klassenweise spezifischen Merkmalsuntermengen dar sowie deren Nutzung zur automatischen Klassifikation. Erg?nzt wird die entwickelte Methodik um neuere Arbeiten zur Minimal Subspace Classification sowie einen Ansatz der Integration von Algorithmen des Subspace Custering. Zahlreiche Bespiele illustrieren den Nutzen unterschiedlicher Analyseans?tze und sollen den Leser f?r den Umgang mit hochdimensionalen Daten sensibilisieren. Insbesondere erfolgt die ausf?hrliche Behandelung eines Beispiels aus dem Gebiet der ?konometrie: die Klassifikation von Konjunkturzyklen der BRD. Dieses Buch richtet sich insbesondere an Leser mit praktischen Erfahrungen in der Analyse von Daten und komplexen Zusammenh?ngen. De Gewicht in Gramm: 185.…