Klassifikator für Sandverarbeitungsgeräte

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Digitale Bildverarbeitung Einheit 11 Klassifikation

Der Klassifikatorentscheidet für jedes Objekt, das heißt für jeden Merkmalsvektor eine Klasse. Diese Entscheidungen kann man grafisch durch Klassengebiete und Entscheidungsgrenzen zusammenfassen Das Aufstellen der Klassifikationsvorschrift basiert oft

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Klassifikator – Wikipedia

Allgemein bezeichnet Klassifikator etwas, das Objekte klassifiziert, d. h. in Kategorien einordnet. Welcher Art solch ein Klassifikator ist, ist vom betrachteten Szenario abhängig: In der Informatik ist ein Klassifikator häufig ein Algorithmus, speziell in der Mustererkennung eine mathematische Funktion, die einen Merkmalsraum auf eine Menge von Klassen abbildet.

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5. Klassifikation

•Der optimale Bayes-Klassifikator ordnet o der folgenden Klasse zu: • im obigen Beispiel: o als negativ klassifiziert • Kein anderer Klassifikator mit demselben A-priori-Wissen erreicht im Durchschnitt eine bessere Klassifikationsgüte. optimaler argmax P c h P j

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Das Unternehmen SAND Profi le

Nennbereich in mm + / - mm. bis 1,5 0,40 > 1,5 bis 2,5 0,50 > 2,5 bis 4,0 0,70 > 4,0 bis 6,3 0,80 > 6,3 bis 10,0 1,00 > 10,0 bis 16,0 1,30 > 16,0 bis 25,0 1,60 > 25,0 bis 40,0 2,00 > …

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DE19915711A1

DE19915711A1 - ASD-Klassifikator - Google Patents ASD-Klassifikator Info Publication number DE19915711A1 DE19915711A1 DE1999115711 DE19915711A DE19915711A1 DE 19915711 A1 DE19915711 A1 DE 19915711A1 DE 1999115711 Authority DE ...

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Beurteilung eines Klassifikators

Bei einer Klassifizierung werden Objekte anhand von bestimmten Merkmalen durch einen Klassifikator in verschiedene Klassen eingeordnet. Der Klassifikator macht dabei im Allgemeinen Fehler, ordnet also in manchen Fällen ein Objekt einer falschen Klasse zu., ordnet also in manchen Fällen ein Objekt einer falschen Klasse zu.

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5. Klassifikation

•Der optimale Bayes-Klassifikator ordnet o der folgenden Klasse zu: • im obigen Beispiel: o als negativ klassifiziert • Kein anderer Klassifikator mit demselben A-priori-Wissen erreicht im Durchschnitt eine bessere Klassifikationsgüte. optimaler argmax P c h P j

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Klassifikation

• im Gegensatz zum Clustering müssen die Klassen bekannt sein • zwei Phasen: 1. Lernphase 2. Klassifizierung von Datenobjekten • Attribute (nominal, numerisch) der Datenobjekte • Abgrenzung

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