Segmentierung mit Fuzzy Logic

Zusammenfassung

In diesem Kapitel wird ein unüberwachter Klassifikator vorgestellt, der eine Menge von Merkmalsvektoren einer vordefinierten Anzahl von Klassen zuordnet. Die Lage der cluster- Zentren im Merkmalsraum wird, ausgehend von einer initialen Verteilung, in mehreren Iterationsschritten so verändert, dass ein Minimalisierungskriterium erfüllt wird. Als Ergebnis wird zu jedem Merkmalsvektor angegeben, wie groß seine Zugehörigkeit zu den verschiedenen Klassen ist. Im Rahmen eines Systems, das mit der Modellierung von vagem Wissen operiert, kann diese Zugehörigkeitsaussage mit weiteren auf andere Weise gefundenen Aussagen unscharf verknüpft werden.