Konzeption und Realisierung einer exiblen Pipeline zur ...
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nenAgebildet,wodurchg(A)verkl<strong>einer</strong>twird.Problematisch ObjektenzwischendeneinzelnenKlassenimmerneuePartitio-<br />
hierbeiistdiegunstigeWahlderAnfangsklassen<strong>und</strong>dierichtige WahlderAnfangsklassenzahl.Vorgehensweisehierkannz.B.sein,<br />
(b)RekursiverAufbauvonGruppenumKerneDiesesVerfahrenkannsowohlaufdenBeobachtungsvektorenx1;:::;xkalstimmtdienochunbekannteAnzahlderKlassen<strong>und</strong>kannalter-<br />
auchaufderDistanz-bzw.Ahnlichkeitsmatrixbasieren.Esbenativdisjunktivexhaustiv<strong>und</strong>nichtexhaustivgruppieren.Idee<br />
mit<strong>einer</strong>geringenKlassenzahlzubeginnen<strong>und</strong>beibeendeter Verringerungvong(A)zuprufen,obeineSpaltungvonKlassen sinnvollist<strong>und</strong>dieseSpaltunggegebenenfallsdurchzufuhren.<br />
Konstruktionsprinzip: oder"zentrales\Objektscharen<strong>und</strong>dieKlassenumdieseObjekteaufgebautwerden.VerfahrendieserArtbenutzendasfolgende<br />
istdasichdieElementejederKlassedichtumein"typisches\<br />
ii.MansucheausderMengeU1:=S?A1jenesObjektOk, i.MansucheinderMengeS=fO1;:::;ONgdas"typischste\ ObjektOk1,betrachteesalsKern<strong>einer</strong>erstenGruppeA1 dadiegroteAhnlichkeitzuA1besitzt<strong>und</strong>fugeeszuA1 <strong>und</strong>setzezunachstA1=fOk1g.<br />
iii.WiederholungvonPunkt2.bisbisHeterogenitatderMenge hinzu.<br />
iv.Manentferntn<strong>und</strong>ieKlasseA1ausderObjektmengeS<strong>und</strong> A1+fOk1geineGrenzeubersteigt.A1istnuneinefertige Klasse.<br />
v.DasVerfahrenwirdabgebrochen,sobaldalleObjekteaus suchtinS?A1einenzweitenKernpunktOk2<strong>und</strong>einedazugehorigeKlasseA2usw.DurchIterationdieserSchritte<br />
Sklassiziertsind(exhaustiveGruppierung)oderwennnur entstehteineFolgedisjunkterKlassenA1;A2;A3;:::<br />
f<strong>und</strong>enenGruppierungensolltennochmitHilfeandererMetho-<br />
EingesetztwurdenverschiedeneMae(s.Abschnitt3.2).Diegepierung).<br />
nochunwesentlicheGruppenauftreten(nichtexhaustiveGrup-<br />
(c)Heuristische<strong>und</strong>kombinierteVerfahrenWieobenbereits angedeutet,konnendieBedingungenandieKlassikationkommungderAnfangsklassikationvonoptimalenVerfahrendenverbessertwerden.InsbesondereeignensiesichfurBestimsendeniertwerdenmussen.Solchemglw.wiedersprechendeplexererNatursein.Z.B.konntenminimaleodermaximaleKlassengroenvorgegeben<strong>und</strong>MindestabstandezwischendenKlas-<br />
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