5Clusterverfahren
In diesem Abschnitt wird ein Teilproblem der Mustererkennung behandelt: Die Suche nach zusammenhängenden Gruppen in den Daten, die dann Klassen bilden sollen. Hierzu werden Fuzzy-Clusterverfahren eingeführt. Diese brauchen für den Lernvorgang keine Muster mit Klassenzuordnung; sie lernen unüberwacht. Fuzzy-Clusterverfahren haben auch den Vorteil, dass sie Klassifikatoren in expliziter funktionaler Form liefern. Eine unscharfe Klassifikation erzwingt zudem nicht in jeder Situation eine 100%ige Klassenzuordnung wie bei harten Klassifikatoren. Fuzzy-Clusterverfahren spielen auch bei der Fuzzy-Modellbildung eine wichtige Rolle. Im Hauptabschnitt III zu Künstlichen Neuronalen Netzen werden weitere Methoden zum Erlernen von Klassifikatoren ...
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