Principal Component Analysis (PCA) ist eine Technik der linearen Algebra, die in der Datenanalyse und im Machine Learning verwendet wird, um die Dimensionalität von Datensätzen zu reduzieren. Mit PCA können wir eine große Anzahl von Variablen in wenige unabhängige Variablen umwandeln, indem wir lineare Kombinationen von Variablen finden, die eine maximale Varianz im Datensatz erklären. Diese neuen Variablen werden als Hauptkomponenten bezeichnet und können verwendet werden, um den Datensatz zu reduzieren oder als Eingabe für andere Machine-Learning-Algorithmen zu dienen.
weiterlesen…Kategorie: Maschinelles Lernen
K-Nearest Neighbors
K-Nearest Neighbors (KNN) ist ein einfacher, aber leistungsfähiger Machine-Learning-Algorithmus, der sowohl zur Klassifikation als auch zur Regression verwendet werden kann. Der Algorithmus basiert auf der Idee, dass ähnliche Datenpunkte im Raum der Merkmale auch ähnliche Zielvariablen haben werden.
weiterlesen…Entscheidungsbaum-Klassifikation und ihre Python-Implementierung
Entscheidungsbaum-Klassifikation ist eine weit verbreitete Methode des maschinellen Lernens, die in verschiedenen Bereichen wie medizinischer Diagnostik, Finanzwesen und Marketing eingesetzt wird. In diesem Beitrag werden wir die Entscheidungsbaum-Klassifikation, ihre Funktionsweise und eine Python-Implementierung mit der Bibliothek Scikit-Learn erläutern.
weiterlesen…Clustering-Algorithmen
Clustering-Algorithmen sind eine Gruppe von Algorithmen, die verwendet werden, um ähnliche Datenpunkte in einem Datensatz zu identifizieren und zu gruppieren. Diese Algorithmen sind in verschiedenen Bereichen nützlich, wie zum Beispiel in der Segmentierung von Kunden, der Bilderkennung, der Genomik und der Textanalyse.
weiterlesen…DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)
DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise) ist ein Clustering-Algorithmus, der in der Lage ist, Cluster in einem Datensatz zu identifizieren, die nicht nur auf räumliche Nähe, sondern auch auf Dichte basieren. Im Gegensatz zu k-Means und anderen Clustering-Algorithmen benötigt DBSCAN keine Anzahl von Clustern, die im Voraus festgelegt werden müssen, was ihn zu einem sehr flexiblen Algorithmus macht.
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