Different Subspace Classification

Inhaltlich unvernderte Neuauflage. In den letzten Jahren stellen sich Auswertungsaufgaben zunehmend grerer Mengen an Daten in zahlreichen Anwendungsfeldern - wie dem CRM oder der Microarray Analyse - hufig mit hunderten von Merkmalen. Dabei gilt es oft, gute Vorhersageergebnisse mit einer grtmglichen Verstndlichkeit zu verbinden, um die Ergebnisse auch den Anwendern berzeugend vermitteln zu knnen. Different Subspace Classification stellt eine Methodik zur Charakterisierung von Klassen auf Basis von klassenweise spezifischen Merkmalsuntermengen dar sowie deren Nutzung zur automatischen Klassifikation. Ergnzt wird die entwickelte Methodik um neuere Arbeiten zur Minimal Subspace Classification sowie einen Ansatz der Integration von Algorithmen des Subspace Custering. Zahlreiche Bespiele illustrieren den Nutzen unterschiedlicher Analyseanstze und sollen den Leser fr den Umgang mit hochdimensionalen Daten sensibilisieren. Insbesondere erfolgt die ausfhrliche Behandelung eines Beispiels aus dem Gebiet der konometrie: die Klassifikation von Konjunkturzyklen der BRD. Dieses Buch richtet sich insbesondere an Leser mit praktischen Erfahrungen in der Analyse von Daten und komplexen Zusammenhngen.