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

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Maße für die Homogenität einer Klasse: • z.B. mittleres Ähnlichkeitsmaß für alle Paarungen innerhalb der Klasse • mittlerer Abstand von einem Repräsentanten (oder Schwerpunkt; Zentroid) der Klasse – Summe der Gütemaße der einzelnen Klassen 242
Einteilung der Clustering-Algorithmen: Deterministische Modelle / heuristische Verfahren: wichtigstes Beispiel: Minimum-Distanz-Verfahren (auch: k-means clustering) (geometrisches Verfahren) 243
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Seite 3 und 4: vorgegebene Klassen: Klassifikation
Seite 5 und 6: Clusteranalyse Anforderungen an Clu
Seite 7: nächster Schritt: Berechnung der D
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 und 28: Wenn man zusätzlich noch die Annah
Seite 29 und 30: Entscheidungsbaum für die Schrifte

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