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

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Entscheidungsbaum • vorab berechnete Kontrollstruktur (Entscheidungs-Kaskade) für die Klassifikation • anknüpfend an hierarchische Cluster-Verfahren • oder explizit vom Designer des Systems entworfen bei kleinen, festen Datensätzen 262
Entscheidungsbaum für die Schrifterkennung (Ausschnitt) Lineare Klassifikatoren: • Teilung des M-dim. Merkmalsraumes durch eine (M–1)dimensionale Hyperebene • einfachste Art der Bisektion 263
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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 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: Wenn man zusätzlich noch die Annah

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