9. Clusterbildung und Klassifikation Begriffsklärung Objekt: wird in ...

Weitere Magazine

Empfehlungen

Info

→ siehe Übung, Aufgabe U23 Beispiel und Einschätzung: Variante mit festen Clusterzentren (anfangs gewählte Repräsentanten bleiben Clusterzentrum): Beispiel vgl. "Äpfel und Birnen"-Beispiel, siehe oben Merkmalsraum: 244
• Distanzmaß: "City-Block-Distanz" (Manhattan-Metrik) bzw. L1- Distanz (Summe der Beträge der Koordinatendifferenzen) • Zurückweisungsschwelle: 6 (Objekte mit größerer Distanz zu allen Cluster-Repräsentanten werden zu Repräsentanten neuer Cluster) • Systematischer, zeilenweiser Durchlauf der Objekte • Klassen werden während des Verfahrens gebildet und aufgefüllt Ablauf der Clusterbildung im Beispiel (unüberwachtes Clustering; aus Bässmann & Kreyss 1998) 245
Seite 1 und 2: 9. Clusterbildung und Klassifikatio
Seite 3 und 4: vorgegebene Klassen: Klassifikation
Seite 5 und 6: Clusteranalyse Anforderungen an Clu
Seite 7 und 8: nächster Schritt: Berechnung der D
Seite 9: Einteilung der Clustering-Algorithm
Seite 13 und 14: 247
Seite 15 und 16: Graphentheoretische Methode für hi
Seite 17 und 18: Klassifikationsverfahren Minimum-Di
Seite 19 und 20: Bedingte Wahrscheinlichkeit: P( A |
Seite 21 und 22: Der Satz von Bayes damit lassen sic
Seite 23 und 24: ivariate Normalverteilung allgemein
Seite 25 und 26: 259
Seite 27 und 28: Wenn man zusätzlich noch die Annah
Seite 29 und 30: Entscheidungsbaum für die Schrifte

9. Clusterbildung und Klassifikation Begriffsklärung Objekt: wird in ...

Erfolgreiche ePaper selbst erstellen

Template löschen?

Als Template speichern?