Property |
Value |
dbo:abstract
|
- Ein k-Means-Algorithmus ist ein Verfahren zur Vektorquantisierung, das auch zur Clusteranalyse verwendet wird. Dabei wird aus einer Menge von ähnlichen Objekten eine vorher bekannte Anzahl von k Gruppen gebildet. Der Algorithmus ist eine der am häufigsten verwendeten Techniken zur Gruppierung von Objekten, da er schnell die Zentren der Cluster findet. Dabei bevorzugt der Algorithmus Gruppen mit geringer Varianz, und ähnlicher Größe. Der Algorithmus hat starke Ähnlichkeiten mit dem Expectation-Maximization-Algorithmus und zeichnet sich durch seine Einfachheit aus.Erweiterungen sind der k-Median-Algorithmus und der k-Means++ Algorithmus. (de)
- Ein k-Means-Algorithmus ist ein Verfahren zur Vektorquantisierung, das auch zur Clusteranalyse verwendet wird. Dabei wird aus einer Menge von ähnlichen Objekten eine vorher bekannte Anzahl von k Gruppen gebildet. Der Algorithmus ist eine der am häufigsten verwendeten Techniken zur Gruppierung von Objekten, da er schnell die Zentren der Cluster findet. Dabei bevorzugt der Algorithmus Gruppen mit geringer Varianz, und ähnlicher Größe. Der Algorithmus hat starke Ähnlichkeiten mit dem Expectation-Maximization-Algorithmus und zeichnet sich durch seine Einfachheit aus.Erweiterungen sind der k-Median-Algorithmus und der k-Means++ Algorithmus. (de)
|
dbo:isbn
|
- 978-0-596-51613-0
- 0-521-64298-1
|
dbo:originalTitle
|
- Information Theory, Inference and Learning Algorithms (de)
- Learning OpenCV Computer Vision with the OpenCV Library (de)
- Information Theory, Inference and Learning Algorithms (de)
- Learning OpenCV Computer Vision with the OpenCV Library (de)
|
dbo:wikiPageExternalLink
| |
dbo:wikiPageID
| |
dbo:wikiPageRevisionID
| |
prop-de:autor
|
- Gary Bradski, Adrian Kaehler
- David MacKay
|
prop-de:datum
|
- 2001 (xsd:integer)
- 2003 (xsd:integer)
|
prop-de:kapitel
|
- Chapter 20. An Example Inference Task: Clustering
|
prop-de:online
| |
dc:publisher
|
- Cambridge University Press
- O’Reilly
|
dct:subject
| |
bibo:pages
| |
rdf:type
| |
rdfs:comment
|
- Ein k-Means-Algorithmus ist ein Verfahren zur Vektorquantisierung, das auch zur Clusteranalyse verwendet wird. Dabei wird aus einer Menge von ähnlichen Objekten eine vorher bekannte Anzahl von k Gruppen gebildet. Der Algorithmus ist eine der am häufigsten verwendeten Techniken zur Gruppierung von Objekten, da er schnell die Zentren der Cluster findet. Dabei bevorzugt der Algorithmus Gruppen mit geringer Varianz, und ähnlicher Größe. (de)
- Ein k-Means-Algorithmus ist ein Verfahren zur Vektorquantisierung, das auch zur Clusteranalyse verwendet wird. Dabei wird aus einer Menge von ähnlichen Objekten eine vorher bekannte Anzahl von k Gruppen gebildet. Der Algorithmus ist eine der am häufigsten verwendeten Techniken zur Gruppierung von Objekten, da er schnell die Zentren der Cluster findet. Dabei bevorzugt der Algorithmus Gruppen mit geringer Varianz, und ähnlicher Größe. (de)
|
rdfs:label
|
- K-Means-Algorithmus (de)
- K-Means-Algorithmus (de)
|
owl:sameAs
| |
prov:wasDerivedFrom
| |
foaf:isPrimaryTopicOf
| |
is dbo:wikiPageRedirects
of | |
is foaf:primaryTopic
of | |