732A75 · 6 hp · Avancerad nivå (A1F) · Statistik
Avancerad Data Mining
Ges · nästa start VT 2027
81 %
klarade senaste ordinarie tentan
TEN1 · 27 mar 2026 · 27 studenter
66 %
klarade ordinarie tentorna, alla tillfällen de senaste 5 åren
TEN1 · 148 studenter
Ovanligt lätt 2025/26
81 % klarade ordinarie tentan läsåret 2025/26 (27 studenter), mot 64 % i snitt åren innan (121 studenter).
Ingår i 1 program
Tentamen
TEN1 Skriftlig tentamen
- A
- B
- C
- D
- E
- F
Ordinarie tentor
66 % godkända · 148 studenter
- 81 %27
- 87 %23
- 58 %24
- 63 %40
- 50 %34
Omtentor
81 % godkända · 58 studenter
- 57 %7
- 67 %6
- 91 %11
- 83 %6
- 80 %10
- 90 %10
- 88 %8
- Klarar omtentan: 81 % (58 studenter), jämfört med 66 % (148 studenter) på ordinarie
- Får B eller A: 25 % (206 studenter)
Visa små tillfällen (2)
Tillfällen med färre än 5 studenter, ofta tillgodoräknanden eller specialtillfällen. De ingår inte i någon siffra på sidan.
- 100 %4
- 100 %4
Övriga moment
Deltentor, inlämningar och laborationer. De ingår inte i siffrorna överst.
Inlämning eller laboration
LAB2 Laboration
- P
Ordinarie tillfällen
100 % godkända · 156 studenter
- 100 %26
- 100 %25
- 100 %29
- 100 %40
- 100 %36
Senare tillfällen
Inga tillfällen med minst 5 studenter.
Visa små tillfällen (5)
Tillfällen med färre än 5 studenter, ofta tillgodoräknanden eller specialtillfällen. De ingår inte i någon siffra på sidan.
- 100 %1
- 100 %4
- 100 %1
- 100 %2
- 100 %2
Om kursen
Mål
Efter avslutad kurs ska den studerande på en avancerad nivå kunna:
- tillämpa begrepp som används inom oövervakad inlärning
- redogöra för tillämpningar i vilka kluster- och associationsanalys är relevanta
- redogöra för algoritmer som används i kluster- och associationsanalys
- tillämpa klusteranalys för att genomföra utliggaranalys
- använda en lämplig mjukvara för kluster- och associationsanalys och tolka det erhållna resultatet
Innehåll
I kursen behandlas:
- associationsanalys: begrepp och metoder relaterade till frekventa enhetsmängder och associationsregler såsom Apriori principen, Frequent Pattern Growth (FP-Growth) algoritm och utvärdering av associationsregler
- klusteranalys: begrepp och metoder relaterade till partitionella klustringsmetoder, hierarkisk klusteranalys, täthetsbaserad klusteranalys, klustervärdering, utliggaranalys
- Examinator
- Patrick Lambrix
- Huvudområde
- Statistik