TY  - BOOK
AU  - Thomas Zabel
PY  - 2004
CY  - München, Germany
PB  - GRIN Verlag
SN  - 9783638320702
TI  - Neuronale Netze für Clustern und Vorhersage. Methodenvergleich und Tools
DO  - 10.3239/9783638320702
UR  - https://www.hausarbeiten.de/document/30909
N2  - 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.
 
KW  - Neuronale, Netze, Clustern, Vorhersage, Methodenvergleich, Tools
LA  - German
ER  -