Unüberwachtes Lernen: Das Erkennen von Strukturen in ...
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Technische Universität<br />
München<br />
EM-Algorithmus für Gaußsche Mischungen:<br />
Vorteile/Nachteile<br />
EM-Algorithmus hat folgende Nachteile:<br />
• Funktioniert nur für Daten die durch oder annähernd durch e<strong>in</strong><br />
Gaußsches Mischungsmodel erzeugt wurden<br />
EM-Algorithmus hat folgende Vorteile:<br />
EM-Algorithmus hat folgende Vorteile:<br />
• Konvergiert sehr schnell im Vergleich zu anderen<br />
Vorgehensweisen<br />
• Ausgabe s<strong>in</strong>d Verteilungen: jeder Datenpunkt hat<br />
Wahrsche<strong>in</strong>lichkeiten zu welcher Klasse er am ehesten gehört<br />
(Soft-Cluster<strong>in</strong>g)
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