9. Clusterbildung und Klassifikation Begriffsklärung Objekt: wird in ...
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vorgegebene Klassen:<br />
<strong>Klassifikation</strong> nach kle<strong>in</strong>ster Distanz (M<strong>in</strong>imum-Distance-<br />
Klassifikator)<br />
Außenbereich: Rückweisungsklasse<br />
Probleme:<br />
• es könnten zuviele <strong>Objekt</strong>e zurückgewiesen werden<br />
• bei Vergrößerung e<strong>in</strong>zelner Klassen können Überlappungen<br />
entstehen ⇒ Mehrdeutigkeiten bei der Zuordnung<br />
Typischer Ablauf e<strong>in</strong>es "überwachten" <strong>Clusterbildung</strong>s- <strong>und</strong><br />
<strong>Klassifikation</strong>sprozesses:<br />
1. Lernphase (Erstellung e<strong>in</strong>es Klassifikators):<br />
Aus der Datenbasis werden <strong>Objekt</strong>e (zufällig) ausgewählt <strong>und</strong><br />
zu e<strong>in</strong>er Tra<strong>in</strong><strong>in</strong>gsmenge (tra<strong>in</strong><strong>in</strong>g data set) zusammengestellt.<br />
Zu jedem Tra<strong>in</strong><strong>in</strong>gsobjekt <strong>wird</strong> <strong>in</strong> e<strong>in</strong>em zusätzlichen Attribut die<br />
Klasse festgelegt, zu der es gehört (überwachtes Lernen,<br />
supervised learn<strong>in</strong>g). Anhand der klassifizierten Tra<strong>in</strong><strong>in</strong>gsdaten<br />
<strong>wird</strong> mittels e<strong>in</strong>es Algorithmus e<strong>in</strong> Modell (z.B. e<strong>in</strong> Satz von<br />
Regeln) erstellt, das zu e<strong>in</strong>em Merkmalstupel die zugehörige<br />
Klasse angeben kann ("Klassifikator").<br />
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