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Data MiningTutorial
E. Schubert,A. Zimek
Aufgabe 6-1
Aufgabe 6-2
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Data Mining TutorialClusteranalyse – Teil III
Erich Schubert, Arthur Zimek
Ludwig-Maximilians-Universität München
2015-05-27 — KDD Übung
Data MiningTutorial
E. Schubert,A. Zimek
Aufgabe 6-1
Aufgabe 6-2
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SNN Ähnlichkeit
Wiederholung:Shared-Nearest-Neighbors-Ähnlichkeit:
SNN5(o, p) := |NN(o, 5) ∩ NN(p, 5)|
Keine Distanz, sondern eine Ähnlichkeitsfunktion!
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E. Schubert,A. Zimek
Aufgabe 6-1
Aufgabe 6-2
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SNN Ähnlichkeit
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
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Nachbarschaften:p NN(p, 5)M
M N O P R
O
M N O P R
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E. Schubert,A. Zimek
Aufgabe 6-1
Aufgabe 6-2
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SNN Ähnlichkeit
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Nachbarschaften:p NN(p, 5)M M N O P RO
M N O P R
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E. Schubert,A. Zimek
Aufgabe 6-1
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SNN Ähnlichkeit
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Nachbarschaften:p NN(p, 5)M M N O P RO M N O P RR
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E. Schubert,A. Zimek
Aufgabe 6-1
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SNN Ähnlichkeit
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Nachbarschaften:p NN(p, 5)M M N O P RO M N O P RR O Q R S TT
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E. Schubert,A. Zimek
Aufgabe 6-1
Aufgabe 6-2
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SNN Ähnlichkeit
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Nachbarschaften:p NN(p, 5)M M N O P RO M N O P RR O Q R S TT O Q R S T
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E. Schubert,A. Zimek
Aufgabe 6-1
Aufgabe 6-2
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SNN Ähnlichkeit
Nachbarschaften:
p NN(p, 5)M M N O P RO M N O P RR O Q R S TT O Q R S T
Ähnlichkeiten dadurch:
SNN5 M O R TM 5 5 2 2O 5 5 2 2R 2 2 5 5T 2 2 5 5
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Aufgabe 6-1
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k-Means Clustering – Lloyd/Forgy Algorithmus
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13
12345678 Punkte neu zuordnen
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Aufgabe 6-1
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k-Means Clustering – Lloyd/Forgy Algorithmus
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13
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Punkte neu zuordnen
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E. Schubert,A. Zimek
Aufgabe 6-1
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k-Means Clustering – Lloyd/Forgy Algorithmus
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13
12345678 Zentroide neu berechnen:
µ = (2.75, 4.25)
µ = (8.0, 6.0)
µ = (12.0, 5.0)
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Aufgabe 6-1
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k-Means Clustering – Lloyd/Forgy Algorithmus
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13
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8 18
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Punkte neu zuordnen
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Aufgabe 6-1
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k-Means Clustering – Lloyd/Forgy Algorithmus
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13
12345678
??
Zentroide neu berechnen:Oops.Mittelwert der leerenMenge?
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Aufgabe 6-1
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Single-Link Clustering
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Single-Link Clustering
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Single-Link Clustering
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Single-Link Clustering
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Single-Link Clustering
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Single-Link Clustering
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Single-Link Clustering
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Single-Link Clustering
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