- Docente: Christian Martin Hennig
- Crediti formativi: 6
- SSD: SECS-S/01
- Lingua di insegnamento: Inglese
- Modalità didattica: Convenzionale - Lezioni in presenza
- Campus: Bologna
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Corso:
Laurea Magistrale in
Statistical sciences (cod. 9222)
Valido anche per Laurea Magistrale in Statistical sciences (cod. 9222)
Contenuti
Cluster analysis: k-means, construction of distances, hierarchical clustering, partitioning around medoids, average silhouette width, mixture models, with algorithms, R-coding, theory, applications and in-depth discussion
Dimension reduction: Variable and feature selection in regression, cross-validation, model selection criteria, Lasso, with algorithms, R-coding, theory, applications and in-depth discussion
Testi/Bibliografia
Everitt, B. S., Landau, S., Leese, M., Cluster Analysis (fourth edition), E. Arnold 2001
Hennig, C., Meila, M., Murtagh, F., and Rocci, R., Handbook of Cluster Analysis, Taylor & Francis 2016.
Hastie, T., Tibshirani, R., Friedman, J., The Elements of Statistical Learning (second edition), Springer 2009.
Lecture Notes
Metodi didattici
Classroom lessons, tutorials, computer workshop
Modalità di verifica e valutazione dell'apprendimento
2 hours written exam. 5/30 marks can be earned from homework activity.
Strumenti a supporto della didattica
Lecture Notes, supporting material provided on the web
Orario di ricevimento
Consulta il sito web di Christian Martin Hennig