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Du musst die Werte von Tabelle zwei verwenden. Jede Zeile vergleichst du mit den Werten von Zeile BO. Zeile Be hat mit Zeile Bo 4 übereinstimmende Werte, es gibt insgesamt 10 Attributet, also 4/10 = 0,4. Das musst du für jede Zeile so machen.

Mein Vorschlag für 2 b

Hat wer einen Vorschlag für Aufgabe 3 c) ? Wie berechnet ihr die Manhattan Distanz? Mein Ansatz ist, zwischen Ho und Fl bzw. SB und We die Distanz bei den Eigenschaften herauszurechnen, z.B. bei Kaloriengehalt bei Ho und Fl: |2-3|. Das wäre bei Margarine Kaloriengehalt 1, Preis 1, Vitamingehalt...

Mein Vorschlag für die neue Ähnlichkeitsmatrix - ohne Garantie, dass das richtig ist. Die Werte oberhalb der 1 sind optional.

Ja, bis auf die Ähnlichkeitsmatrix, da weiß ich auch nicht so recht weiter. Mein Lösungsvorschlag: Werte für BO: man vergleicht in Tabelle 2 die Übereinstimmung jeder Zeile mit Zeile BO. Der Wert wird durch 10 (Anzahl aller Attribute geteilt), bspw. stimmen bei Reihe BE in Tabelle 2 4 Werte mit...

Ich!

Lösungsvorschlag Aufgabe 2 a) (Aus Skript): Seien Ia, Ib ⊂ Q Itemsets mit Ia ∩Ib = /0. Eine Instanz xi erfüllt die Regel Ia →Ib wenn gilt: Ia ∪Ib ⊆ Q+(xi). Diejenigen Instanzen, welche eine Regel erfüllen, „unterstützen“ diese Regel. Die Menge dieser Instanzen heißt daher Supportmenge. Wieder...

Mein Lösungsvorschlag zu Aufgabe 4: a) Ein Verhältnis von zwei Zielen, das dadurch charakterisiert ist, dass die Erreichung des einen Ziels die Erreichung des anderen Ziels nicht beeinflusst, wird als Komplementarität bezeichnet. --> falsch b) Eine Unregelmäßigkeit, z. B. die Eintragung eines...

Hi Sascha, hab die Aufgabe heute zum ersten Mal genauer angeschaut. Soweit ich das interpretiere, gibt es vom Aufbau her keinen Unterschied zwischen Ähnlichkeits- und Distanzmatrix. Da die ähnlichsten Produkte zusammengefasst werden sollen und das Single_Linkage Verfahren angewendet werden...

Aufgabe 1 a) a) Welche der folgenden Aussagen trifft nicht auf lineare Regression zu? (5 P) A Das Regressionsmodell ist linear. B Die Abhängigkeit des Regressanden vom Regressor ist, per Annahme, linear. C Die zu bestimmenden Parameter sind linear. D Die Abweichung zwischen vorhergesagten...