Cluster Analysis in Data Mining

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20 mars 2017

En attente de session

17 avril 2017

Informatique & Programmation

4 séquences

16h au total

Formation gratuite

Discover the basic concepts of cluster analysis, and then study a set of typical clustering methodologies, algorithms, and applications. This includes partitioning methods such as k-means, hierarchical methods such as BIRCH, and density-based methods such as DBSCAN/OPTICS. Moreover, learn methods for clustering validation and evaluation of clustering quality. Finally, see examples of cluster analysis in applications.

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Week 1 - Course Orientation
You will become familiar with the course, your classmates, and our learning environment. The orientation will also help you obtain the technical skills required for the course.
Week 1 - Module 1
Week 2 - Week 2
Week 3 - Week 3
Week 4 - Week 4
Week 4 - Course Conclusion
In the course conclusion, feel free to share any thoughts you have on this course experience.

- Department of Computer Science

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