Kurzfassung
Der folgende Artikel stellt ein Verfahren für,den Klassifikatorentwurf vor, das in der Mustererkennimg Anwendung findet. Bei vergleichbarer Erkennungsleistung wie der bekannte “Nächste Nachbar”-Klassifikator wird der dafür benötigte Aufwand gegenübergestellt.
This is a preview of subscription content, log in via an institution to check access.
Access this chapter
Tax calculation will be finalised at checkout
Purchases are for personal use only
Preview
Unable to display preview. Download preview PDF.
Literatur
T. M. Cover Estimation by the Nearest-Neighbour Rule IEEE Transactions on Information Theory, Vol. IT-14, January 1968, pp.50–55
C. Politt Verfahren zur Festlegung dreischichtiger rück wirkungsfreier Neuronaler Netze Technische Universität Braunschweig, 1993
J. Schürmann Die Transinformation als Bedeutungsmaß in der Zeichenerkennung AEÜ, 1968, S. 498–501
G. W. Gates The Reduced Nearest Neighbour Rule IEEE Transactions on Information Theory, May 1972, pp.431–433
R. F. Lippmann An Introduction with Neural Nets IEEE ASSP-Magazine, Vol. 4, April 1987.
J. Schürmann Neuronale Netze und klassische Methoden der Mustererkennung FhG-Berichte, 1/1991, S. 24–34
Author information
Authors and Affiliations
Editor information
Editors and Affiliations
Rights and permissions
Copyright information
© 1995 Springer-Verlag Berlin Heidelberg
About this paper
Cite this paper
Politt, C. (1995). Vergleich des Trennebenenklassifikators mit dem „Nächsten Nachbar“-Klassifikator. In: Sagerer, G., Posch, S., Kummert, F. (eds) Mustererkennung 1995. Informatik aktuell. Springer, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-642-79980-8_12
Download citation
DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-642-79980-8_12
Publisher Name: Springer, Berlin, Heidelberg
Print ISBN: 978-3-540-60293-4
Online ISBN: 978-3-642-79980-8
eBook Packages: Springer Book Archive