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<p></p> <p><b>Neue Seite</b></p><div>[[Category:ASE-Glossar]]<br /> {| class=&quot;wikitable&quot; style=&quot;margin-left: auto; margin-right: 0px;&quot;<br /> !colspan=&quot;2&quot;|Datenclusterung<br /> |-<br /> !Relevant für Projekte aus der ASE-Initiative<br /> ||MoSyS<br /> |-<br /> !Stadium<br /> ||Up-to-date<br /> |}<br /> ==ASE-Definition (dt.)==<br /> Datenclusterung ist ein Verfahren, bei dem wir Cluster von Entitäten aufgrund ihrer ähnlichen Merkmale bilden. Zur Erstellung von Ähnlichkeitsclustern werden die folgenden Abstandsmaße verwendet: Euklidischer Abstand, Manhattan- oder Taxidistanz, Mahalanobis-Abstand, Innerer Produktraum, Hamming-Abstand, Cosinus-Ähnlichkeitsindex, Minkowski-Abstand.<br /> <br /> ==ASE-Definition (engl.)==<br /> Data clustering is a procedure in which we make cluster of entities ton ba sed on their similar features. To creating a similarity clusters distance measured is used, which are as follow: Euclidean distance, Manhattan or taxicab distance, Mahalanobis distance, Inner product space, Hamming distance, Cosine Similarity Index, Minkowski distance.<br /> <br /> ==Literatur==<br /> [https://www.researchgate.net/publication/324840113_A_Survey_of_Data_Clustering_Methods Khan, N., &quot;A Survey of Data Clustering MEthods&quot;, International Journal of Advanced Science and Technology, Ausgabe 113, 2018.]<br /> <br /> ==Siehe auch==<br /> {| class=&quot;wikitable&quot;<br /> |}</div>

imported>Lynn Humpert