Welche Schritte sind notwendig, um die richtige Menge an qualitativen Daten für die Analyse zu erhalten?

Dieses Artikel gibt einen Einblick über die jüngsten Fortschritte bei der Entwicklung wirksamer Ansätze für das Clustering von Daten.

Ein eindeutiger Kompromiss zwischen parametrischen und metrischen Methoden ist die Verwendung von neuronalen Netzen zur Lösung von Klassifizierungsproblemen.

Die Datenbereinigung ist wichtig, da der Wert des Repository zum großen Teil durch die Qualität der gesammelten Information bestimmt wird.

Es gibt viele bekannte Methoden zur Lösung von Analyseproblemen, doch warum funktionieren sie oft nicht?