Association Rules

Question 1

Was ist unüberwachtes Lernen?

Answer 1

Question 2

Was sind die zwei Aufgaben von Data Mining?

Answer 2

Question 3

Zu welcher Aufgabe des Dataminings gehören supervised und unsupervised Learning jeweils?

Answer 3

Question 4

Was ist time series prediction?

Answer 4

Question 5

Was ist das Ziel von Descriptive Modeling?

Answer 5

Question 6

Was ist Dependency Modeling?

Answer 6

Question 7

Was ist Change- & Deviation Detection?

Answer 7

Question 8

Was ist die Motivation von Frequent Pattern Analysis as Association Rules?

Answer 8

Finding inherent regularities in data

Question 9

Beschreib KNN

Answer 9

Question 10

Wann overfittet und underfittet KNN im Bezug auf k?

Answer 10

Question 11

Wie funktioniert KNN für Regression?

Answer 11

Question 12

Was ist Case Based Reasoning?

Answer 12

Question 13

Beschreib den CBR Prozess

Answer 13

Question 14

Was braucht man alles für CBR?

Answer 14

Question 15

Was ist Support in Association Rules

Answer 15

Question 16

Was ist Confidence in Association Rules?

Answer 16

Question 17

Wie berechne ich Confidence basierend auf Support?

Answer 17

Question 18

Was ist die downward closure property of frequent patterns?

Answer 18

Question 19

Beschreib Apriori: a Candidate Generation & Test Approach

Answer 19

Question 20

Major Clustering Approaches

Erkläre den Partitioning approach

Answer 20

Question 21

Major Clustering Approaches

Erkläre den Hierarchical approach

Answer 21

Question 22

Major Clustering Approaches

Erkläre Model- or Neural Network based

Answer 22

Question 23

Major Clustering Approaches

Erkläre Instance-based

Answer 23

Question 24

Major Clustering Approaches

Erkläre den Density-based approach

Answer 24

Question 25

# Major Clustering Approaches Erkläre Dimensionality reduction methods

Answer 25

Question 26

# Major Clustering Approaches Erkläre Graph clustering

Answer 26

Question 27

# Major Clustering Approaches Erkläre den Grid-based approach

Answer 27

Question 28

# Major Clustering Approaches Erkläre Frequent pattern-based

Answer 28

Question 29

Wie kann man die Entfernung zwischen zwei Cluster bestimmen?

Answer 29

Question 30

Was ist ein Single Link?

Answer 30

Question 31

Was ist ein Complete link?

Answer 31

Question 32

Was ist die Entfernung über Centroids?

Answer 32

Question 33

Was ist die Entfernung über Medoids?

Answer 33

Question 34

Wie berechnet man einen Mean-Centroid?

Answer 34

Question 35

Wie berechnet man den Radius eines Clusters?

Answer 35

Question 36

Wie berechnet man den Diameter eines Clusters?

Answer 36

Question 37

Im Bezug auf intra-class und inter-class similarity? Wie schneiden gute Cluster ab?

Answer 37

Question 38

Beschreib den Davies-Boulding index

Answer 38

Question 39

Wie bestimmt man die Badness of separation of two clusters i, j?

Answer 39

Question 40

Wann ist der Davies-Bouldin index besser, klein oder groß?

Answer 40

klein

Question 41

Beschreib die Online Version des k-Means

Answer 41

Center wird nicht durch Mean der Datenpunkte in dem Cluster ersetzt, sondern:

Question 42

Wie lange wendet man die Regel an, des Online Version k-Means?

Answer 42

Question 43

Wieso konvergiert K-Means?

Answer 43

Question 44

Wie effizient in O-Notation ist der k-Means?

Answer 44

Question 45

Was sind Nachteile vom K-Means?

Answer 45

Question 46

Was ist K-medians?

Answer 46

Question 47

Was ist K-medoids?

Answer 47

Question 48

Was ist hierarchical clustering?

Answer 48

Question 49

Beschreib AGNES (Agglomerative Nesting)

Answer 49

Question 50

Beschreib DIANA (Divisive Analysis). Wie viele Wege gibt es bei n Datenpunkten zu teilen?

Answer 50