Neuronale Netze für Clustern und Vorhersage. Methodenvergleich und Tools

Thomas Zabel

ISBN 10: 363870341X / ISBN 13: 9783638703413

Published by GRIN Verlag, GRIN Verlag, 2007

Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - Diplomarbeit aus dem Jahr 2001 im Fachbereich Informatik - Wirtschaftsinformatik, Note: 1,3, Westfälische Wilhelms-Universität Münster (Institut für Wirtschaftsinformatik), 98 Quellen im Literaturverzeichnis, Sprache: Deutsch, Abstract: Die Literatur zum Data Mining dokumentiert zahlreiche Versuche, aus verschiedenartigsten Datenbeständen neue Erkenntnisse zu gewinnen. Es werden unterschiedliche Algorithmen des Data Mining beschrieben. In dieser Arbeit soll die Eignung Künstlich Neuronaler Netze als Mining-Algorithmen für die Methoden Clustern und Vorhersage untersucht werden. Dabei begrenzt sich die Sichtweise auf Backpropagation - und Kohonen-Netze , da diese Neuronalen Netze für Clustern und Vorhersagen prädestiniert 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 für die Auswahl von Data Mining-Algorithmen in der Praxis. Seller Inventory # 9783638703413

Synopsis:

Diplomarbeit aus dem Jahr 2001 im Fachbereich Informatik - Wirtschaftsinformatik, Note: 1,3, Westfälische Wilhelms-Universität Münster (Institut für Wirtschaftsinformatik), 98 Quellen im Literaturverzeichnis, Sprache: Deutsch, Abstract: Die Literatur zum Data Mining dokumentiert zahlreiche Versuche, aus verschiedenartigsten Datenbeständen neue Erkenntnisse zu gewinnen. Es werden unterschiedliche Algorithmen des Data Mining beschrieben. In dieser Arbeit soll die Eignung Künstlich Neuronaler Netze als Mining-Algorithmen für die Methoden Clustern und Vorhersage untersucht werden. Dabei begrenzt sich die Sichtweise auf Backpropagation - und Kohonen-Netze , da diese Neuronalen Netze für Clustern und Vorhersagen prädestiniert 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 für die Auswahl von Data Mining-Algorithmen in der Praxis.

Bibliographic Details

Title: Neuronale Netze für Clustern und Vorhersage....
Publisher: GRIN Verlag, GRIN Verlag
Publication Date: 2007
Binding: Taschenbuch
Condition: Neu