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.
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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
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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
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