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

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Auswahl der Merkmale: • zu viele Merkmale können sich negativ auf die Fehlerrate auswirken ("curse of dimensionality") • Speicherbedarf / Rechenzeit nimmt mit der Anzahl der Merkmale zu! Preprocessing: • Datenbereinigung (Behandlung von Fehlwerten (missing), von verrauschten Daten, Ausreißerdetektion, Behandlung inkonsistenter Daten) • Datenintegration (z.B. Erkennung und Elimination von Redundanzen; Normierungen) • Datenreduktion (Komprimierung von Wertebereichen - Diskretisierung, Merkmalselimination) Datennormierung für die Clusterung: Zweck: Merkmale vergleichbar machen (gleicher Wertebereich). Hauptsächlich 2 Methoden Intervall-0-1-Normierung: xi − min( x j ) xi ( normiert) = max( x ) − min( x Mittelwert 0 - Varianz 1 - Normierung (Z-Score-Normierung): xi − m xi ( normiert) = , s wobei m das arithm. Mittel und s die Standardabweichung des Merkmals ist – das normalisierte Merkmal hat dann Mittelwert 0 und Varianz 1. Intervall-0-1-Normierung ist der Mittelwert0-Varianz1-Normierung in vielen Fällen überlegen (Jiang & Bunke 1997). j j ) 240
nächster Schritt: Berechnung der Distanzen bzw. Ähnlichkeiten der Objekte • d muss nicht immer eine Metrik im math. Sinne sein (oft verzichtet man auf die Dreiecksungleichung: "Pseudometrik") Beispiele für Ähnlichkeitsmaße: 241
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Seite 15 und 16: Graphentheoretische Methode für hi
Seite 17 und 18: Klassifikationsverfahren Minimum-Di
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