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Überwachte Klassifikation

  • René Henrion
  • Günter Henrion
Chapter
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Zusammenfassung

Der Begriff Klassifikation wird in der Datenanalyse in unterschiedlichen Bedeutungen verwendet, je nachdem ob Klassen von Objekten erst das Resultat der Analyse bilden oder bereits den Ausgangspunkt. Der erste Fall wird von der in Kap. 3 vorgestellten automatischen Klassifikation bzw. Clusteranalyse behandelt. Sind dagegen Objektgruppen in einem Datensatz von vornherein fixiert (z.B. verschiedene Substanzklassen, Lebensmittelsorten oder Verunreinigungsquellen), dann wird das Ziel der Untersuchungen darin bestehen, neue Objekte unbekannter Herkunft — anhand ihres Musters in denselben Variablen wie im ursprünglichen Datensatz — einer der Gruppen mit möglichst groβer Sicherheit zuzuordnen. Diese Vorgehensweise wird betonend als überwachte Klassifikation oder supervised learning bezeichnet. Abbildung 4.1 skizziert die typische Datenstruktur von Klassifikationsmethoden. Prinzipiell läβt sich jede Methode der überwachten Klassifikation in zwei Phasen unterteilen. Zunächst wird in der sogenannten Lernphase ausgehend von den Variablenmustern einer bestimmten Menge von gruppierten (Lern-) Objekten das Klassifikationsmodell aufgestellt. Hinter diesem verbergen sich — abhängig von der gewählten Methode — bestimmte Rechengröβen (Matrizen, Vektoren oder einfach Zahlen), deren Anwendung es später erlaubt, Testobjekte zu klassifizieren. Die Aufstellung des Modells ist im allgemeinen erheblich zeitaufwendiger als die eigentlich interessierende Zuordnung der Testobjekte.

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Copyright information

© Springer-Verlag Berlin Heidelberg 1995

Authors and Affiliations

  • René Henrion
    • 1
  • Günter Henrion
    • 2
  1. 1.Institut für Angewandte MathematikHumboldt-UniversitätBerlinDeutschland
  2. 2.Institut für Analytische ChemieHumbold-UniversitätBerlinDeutschland

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