9. Clusterbildung, Klassifikation und Mustererkennung ...

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ivariate Normalverteilung allgemeiner Fall: multivariate Normalverteilung mit gegebenen Kovarianzen der Einzelmerkmale untereinander Kovarianzmatrix: drückt die lin. Zusammenhänge zwischen den Merkmalen aus; eigentlich Varianz-Kovarianzmatrix, da in der Diagonale die Varianzen stehen. • auf [–1, 1] normierte Kovarianz: Korrelation 18
2-dim. Fall: Einsatz in der <strong>Klassifikation</strong>: die Zuordnung erfolgt zu derjenigen Klasse, für die P(ω i | x) am größten ist (wobei sich dieses nun ausrechnen lässt) = Maximum-Likelihood-Klassifikator 19
Seite 1 und 2: 9. Clusterbildung, Klassifikation u
Seite 3 und 4: vorgegebene Klassen: Klassifikation
Seite 5 und 6: Clusteranalyse Begriffsdefinition u
Seite 7 und 8: • sequential forward selection (s
Seite 9 und 10: Maße für die Homogenität einer K
Seite 11 und 12: Beispiel und Einschätzung: weitere
Seite 13 und 14: Ablauf der Klassifikation: • Best
Seite 15 und 16: am Beispiel der Klassifikation von
Seite 17: Modellverteilung: die Normalverteil
Seite 22 und 23: Wenn man zusätzlich noch die Annah
Seite 24 und 25: Entscheidungsbaum für die Schrifte

9. Clusterbildung, Klassifikation und Mustererkennung ...

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