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

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am Beispiel der Klassifikation von Fischen nach den Merkmalen Länge und Helligkeit (Beichel 2002): Dichtefunktionen der bedingten W'keiten der Klassen (Dichtefunktionen der Merkmalsverteilungen, empirisch als Grenzfall relativer Häufigkeiten): Bedingung = Merkmal (Feature) 254
Der Satz von Bayes damit lassen sich die a-posteriori-Wahrscheinlichkeitsdichten bestimmen: • Vorteile: Bayes-Klassifikation = schnelles Verfahren, hohe Genauigkeit bei großen Datenmengen • Problem: zu viele der Wahrscheinlichkeiten in der Bayes'schen Formel sind i.allg. unbekannt und dann wird das Verfahren ungenau 255
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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 und 10: Einteilung der Clustering-Algorithm
Seite 11 und 12: • Distanzmaß: "City-Block-Distan
Seite 13 und 14: 247
Seite 15 und 16: Graphentheoretische Methode für hi
Seite 17 und 18: Klassifikationsverfahren Minimum-Di
Seite 19: Bedingte Wahrscheinlichkeit: P( A |
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

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