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118 LITERATURVERZEICHNIS Walter, V. (1997), Zuordnung von raumbezogenen Daten - am Beispiel ATKIS und GDF, Dissertation, Deutsche Geodätische Kommission (DGK) Reihe C, Heft Nr. 480. Weiss, S. M. & Indurkhya, N. (1998), Predictive Data Mining a Practical Guide, Morgan Kaufmann Publishers, Inc., San Francisco, California. ISBN 1-55860-403-0. Weiss, S. M. & Kulikowski, C. (1991), Computer Systems That Learn: Classification and Prediction Methods from Statistics, Neural Nets, Machine Learning, and Expert Systems, Morgan Kaufmann Publishers, Inc., San Francisco, California. Winter, S., Hrsg. (2001), SPECIAL ISSUE Ontology in the Geographic Domain, Vol. 15(7) of International Journal of Geographical Information Science, Taylor & Francis, London, Philadelphia. Yao, A.-C. (1982), ‘On constructing minimum spanning trees in k-dimensional spaces and related problems’, SIAM J. Comput. (11), 721–736. Zahn, C. (1971), ‘Graph-theoretical methods for detecting and describing gestalt clusters’, IEEE Transactions on Computers C(20), 68–86. Zahn, M. (1996), Klassifizierung von multispektralen Bildern unter Verwendung von Clusterformen im Merkmalsraum, Doktorarbeit, Universität Karlsruhe, München.
119 Anhang A Manuelle Auswertungen von Testmuster 1 und 2 (a) Testmuster 1 (b) Testmuster 2 Abbildung A.1: Testmuster 1 und 2
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DEUTSCHE GEODÄTISCHE KOMMISSION be
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Adresse der Deutschen Geodätischen
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5 Ähnlichkeits- und Distanzmaße 3
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7 Zusammenfassung Die Notwendigkeit
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9 Kapitel 1 Einleitung 1.1 Motivati
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1.3. ABGRENZUNG ZU ANDEREN ARBEITEN
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13 Kapitel 2 Interpretation raumbez
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2.1. ABLEITUNG VON 3D-GEBÄUDEHYPOT
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2.2. FORTFÜHRUNG VON ATKIS-DATEN B
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25 Kapitel 3 Data Mining und Knowle
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3.2. DATA MINING AUFGABEN UND METHO
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3.3. RAUMBEZOGENES DATA MINING 29 G
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31 Kapitel 4 Clusteranalyse Abbildu
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4.2. HIERARCHISCHES UND NICHT-HIERA
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4.3. GRAPHBASIERTES CLUSTERING 35
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37 Kapitel 5 Ähnlichkeits- und Dis
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5.2. ÄHNLICHKEIT 39 M-Koeffizient
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5.2. ÄHNLICHKEIT 41 Merkmale Haus
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5.3. DISTANZ 43 Definition 5.3.2 (M
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5.4. DISTANZ- UND ÄHNLICHKEITSMASS
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5.6. DISKUSSION 51 dies als direkte
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53 Kapitel 6 Nachbarschaftsgraphen
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6.1. GRAPHEN 55 Definition 6.1.3 (E
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6.1. GRAPHEN 57 Brückenkante Endka
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6.1. GRAPHEN 59 (a) Kette (b) Stern
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6.2. TYPEN VON NACHBARSCHAFTSGRAPHE
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Seite 69 und 70: 6.3. HIERARCHIE DER NACHBARSCHAFTSG
Seite 71 und 72: 6.4. KOMPLEXITÄT 69 6.4 Komplexit
Seite 73 und 74: 71 Kapitel 7 Hierarchisches Nachbar
Seite 75 und 76: 7.2. WAS IST EIN NACHBARSCHAFTSGRAP
Seite 77 und 78: 7.3. SCHÄTZUNG VON CLUSTERMERKMALE
Seite 79 und 80: 7.4. MEDIANBASIERTE ÄHNLICHKEITSRE
Seite 81 und 82: 7.4. MEDIANBASIERTE ÄHNLICHKEITSRE
Seite 83 und 84: 7.5. HPGCL-ALGORITHMUS 81 Diese Ran
Seite 85 und 86: 7.8. VERALLGEMEINERUNG AUF QUALITAT
Seite 87 und 88: 7.9. BERECHNUNG DER RANDBESCHREIBUN
Seite 89 und 90: 87 Kapitel 8 Evaluierung des HPGCL-
Seite 91 und 92: 8.1. TESTDATEN 89 (a) ohne Rauschen
Seite 93 und 94: 8.2. AUSWIRKUNG DER NACHBARSCHAFTSG
Seite 99 und 100: 8.3. ERGEBNISSE FÜR DIE KÜNSTLICH
Seite 101 und 102: 8.4. ERGEBNISSE FÜR DIE REALEN TES
Seite 103 und 104: 8.5. LAUFZEITVERHALTEN 101 (a) Modu
Seite 107 und 108: 8.5. LAUFZEITVERHALTEN 105 (a) NNG:
Seite 111 und 112: 109 Kapitel 9 Diskussion und Ausbli
Seite 113 und 114: 9.2. AUSBLICK 111 • Neben der exp
Seite 115 und 116: Literaturverzeichnis Agarwal, P. &
Seite 117 und 118: LITERATURVERZEICHNIS 115 Goodman, J
Seite 119: LITERATURVERZEICHNIS 117 Rao, S. (1
Seite 123 und 124: 121 (a) Auswertung 5 (b) Auswertung
Seite 125 und 126: 123 (a) Auswertung 3 (b) Auswertung
Seite 127 und 128: 125 Anhang B Testmessungen Die hier
Seite 129 und 130: 127 Tabelle B.1 - Fortsetzung von v
Seite 131 und 132: 129 Anhang C Nachbarschaftsgraphen
Seite 133 und 134: 131 (a) 4-Nächster-Nachbar-Graph (
Seite 135 und 136: 133 Anhang D Auswertung Vaihingen (
Seite 137 und 138: 135 (a) GG (b) NNG-GG (c) DT (d) NN
Seite 139 und 140: 137 Dank Die vorliegende Arbeit ent
Seite 141: 139 Lebenslauf Name Anschrift Gebur
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