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Clusterbildung, Klassifikation und Mustererkennung (PDF)

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Lineare Klassifikatoren:<br />

• Teilung des M-dim. Merkmalsraumes durch eine<br />

(M–1)-dimensionale Hyperebene<br />

• einfachste Art der Bisektion<br />

• optimale Anpassung der Hyperebene an die<br />

Trainingsdaten durch iterativen Prozess:<br />

Fehlerkorrekturalgorithmus, Perzeptron-Algorithmus<br />

(s. Voss & Süße 1991)<br />

• Vorbild für Error Backpropagation bei neuronalen<br />

Netzwerken<br />

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