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Mustererkennung und Klassifikation

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• Gr<strong>und</strong>lagen<br />

Überblick<br />

– Einführung in die automatische <strong>Mustererkennung</strong><br />

– Gr<strong>und</strong>lagen der Wahrscheinlichkeitsrechnung<br />

• <strong>Klassifikation</strong> bei bekannter Wahrscheinlichkeitsverteilung<br />

– Entscheidungstheorie<br />

– Bayes-Klassifikator<br />

– Entscheidungsfunktionen bei gaußverteilten Daten<br />

• Unüberwachtes Lernen bei unbekannter Verteilung der Daten<br />

– Nichtparametrische <strong>Klassifikation</strong><br />

– Probleme bei hochdimensionalen Daten<br />

– Lineare <strong>Klassifikation</strong>, Perzeptron<br />

– Nicht linear trennbare Systeme<br />

– Nichtlineare Klassifikatoren<br />

– Vergleich von Klassifikatoren<br />

• Unüberwachtes Lernen<br />

– Hauptkomponentenanalyse<br />

– K-Means-Clustering<br />

– Agglomeratives Clustern<br />

M.O.Franz, September 2007 <strong>Mustererkennung</strong> <strong>und</strong> <strong>Klassifikation</strong> - Einführung 2

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