Diskussion:Clusteranalyse

message: Einleitung wurde wieder auf einen alten fehlerhaften Stand zurückgesetzt.  Siehe letzter Abschnitt:  Durchgeführte Änderungen / Gelöschte Info (die vielleicht doch noch brauchbar sein könnten).
--Albing 18:49, 25. Sep. 2010 (CEST)
replies: text: Ist jetzt zwar korrigiert, aber wirklich verständlich/Fehlerfrei finde ich sie jedoch nicht (Klassifizierung kann meiner Meinung nach sehr wohl zur Gewinnung von Klassen verwendet werden, und ob ich Clusternanalyse als Methode "aus dem Bereich des Datamining" beschreiben würde, weiss ich auch nicht.  Würde eher mathematische Methode sagen) --Albing 19:06, 2. Okt. 2010 (CEST)
replies: text:  Klassifikation ist Definiert als das Zuordnen neuer Objekte zu bekannten Klassen. Also etwas essentiell anderes, geradezu orthogonales Konzept! Was man aber gerne macht, ist eine Clusteranalyse verwenden um Klassen zu erhalten, anschließend mit diesen Klassen eine Klassifikation neuer Daten. Und Clusteranalyse ist geradezu eine Hauptdisziplin des :en:Data mining! Viele der modernen Methoden haben auch kein wirklich mathematisches Modell mehr dahinter, das lässt sich nur bei k-Means, EM und ähnlichem noch erstellen, leider. --Chire 11:31, 3. Okt. 2010 (CEST)
replies: text:  Wenn Du Dir sicher bist, dass Klassifikation nur eine Zuordnung von Objekten zu bekannten Klassen ist (meiner Meinung sagt der Artikel Klassifikation aber etwas andere aus), wie nennt man das Erstellen von Klassen, wenn man nicht die Methoden der Clusteranalyse verwendet?--Albing 16:26, 16. Okt. 2010 (CEST)

text:  Das die Clusteranalyse eine der Hauptmethoden beim Datamining ist will ich gar nicht bezweifeln, aber aus/in welcher wissenschaftlichen Disziplin wurde sie entwickelt?--Albing 16:26, 16. Okt. 2010 (CEST)
replies: text:  Korrektur: "Klassifizierung" wird zumindest hier in Wikipedia auch für die 'händische' Klassenbildung entsprechend einer Fachsystematik; entspricht also nicht dem was man im Englischen als :en:Classification (machine learning) bezeichnet. Wovon ich es abgrenzen will ist eben die Automatische Klassifizierung (der Artikel ist leider nicht gerade gut) bzw. Klassifikationsverfahren, da es ein 'erheblicher' Unterschied ist, ob man Vorwissen über die Klassen hat oder nicht (und sich das auch deutlich in den Methoden zeigt, so würde niemand eine Support Vector Machine als Clusteringalgorithmus bezeichnen, sondern als Klassifikator). In wie weit die historische Herkunft von "Clusteranalyse" als Begriff für uns nachvollziehbar ist kann ich nicht beurteilen - für die Einleitung ist eigentlich nur relevant, dass es eben zum Data Mining gehört. Historische Aspekte passen in den entsprechenden Absatz, der ist eh zu kurz. --Chire 16:30, 17. Okt. 2010 (CEST)
thread_title:  Einleitung 

message: Die Erklärung schein falsch zu sein / bzw. der Author scheint das Thema nicht verstanden zu haben.  Beispielsweise ist das Single-Linkage-Verfahren nicht die "Küzeste"-Strecke zw. zwei Clustern sondern Verwendet die kleinste Variable aus dem Cluster zur Neuberechnung der Distanzmatrix. Entsprechend ist das complete linkage Verfahren etc. auch falsch!  Möglich das sich die Mathematische Beschreibung aber auch auf etwas anderes Bezieht, daher lasse ich es im Artikel erstmal stehen und füge (sofern ich Zeit hab) die korrekte Beschreibung des Algorithmus im vorhergehenden Abschnitt ein.
--Albing 16:46, 25. Sep. 2010 (CEST)
replies: text: Nein, was da steht ist schon korrekt. Evtl. verstehst du die mathematische Notation falsch? Der Abstand zweier Cluster ist hier durchaus definiert als das Minimum über allen paarweisen Abständen, wo ein Element aus dem einen, das andere aus dem anderen Cluster stammt. --Chire 11:02, 26. Sep. 2010 (CEST)
replies: text: Ja, Du hast recht, das operative Wort war "aus den beiden Cluster" (und nicht ausserhalb der Cluster).  Ich werd das  folglich entfernen. --Albing 15:08, 26. Sep. 2010 (CEST)
thread_title:  Mathematische Beschreibung der agglomerativen Verfahren - KORRIGIERT

message: Im Abschnitt Geschichte (hier) wird vom automatischen Berechnungsverfahren gesprochen, ist damit ein formalisiertes Berechnungsverfahren gemeint, das automatisch ausgeführt werden kann? --Albing 11:48, 25. Sep. 2010 (CEST)
replies: text: Naja, es steht da, dass eben keines vorhanden war. Wenn ich dem Verweis Kladistik folge, komme ich zu anscheinend manuell erstellten Dendogrammen ("Kladogramm"). Die wurden vermutlich nicht berechnet, sondern von Domänenexperten manuell entworfen. In wie weit sich der "Geschichte"-Paragraph auf Clustering oder Dendrogramme bezieht kann ich nicht beurteilen. --Chire 13:44, 25. Sep. 2010 (CEST)
replies: text:  dann werd ich's mal in formal/automatisch ändern. Bearbeitungs-Baustein wird entfernt. --Albing 15:13, 26. Sep. 2010 (CEST)
replies: text: Eine "formalität" würde ich ihnen mal nicht absprechen. Aber sie haben es halt von Hand gemacht, nicht automatisch. --Chire 21:19, 26. Sep. 2010 (CEST)
thread_title:  Abschnitt Geschichte: "automatisches Berechnungsverfahren" - KORRIGIERT 

message: Beim average linkage clustering passt das Bild nicht dazu. Bei Betrachtung des Bildes geht man davon aus, dass die Distanz zwischen zwei Clustern die Distanz zwischen dessen Mittelpunkten ist. Dies ist aber nicht der Fall. Beim average linkage wird der Durchschnitt zwischen allen Distanzen zwischen allen Objekten der beiden Cluster gebildet. Es gibt durchaus Fälle in denen es da einen Unterschied gibt. 
-- 141.52.46.250 11:20, 27. Mai 2011 (CEST)
thread_title:  average linkage clustering 

message: Könnte es sein, dass der Normierungsfaktor 1/|C| falsch ist (hier) und eher 1/|C|^2 lauten müsste?
: Ich kenne zwar die "average group linkage" nicht, mathematisch gesehen ist das aber in der Tat so, dass man für den Mittelwert hier |C|^2 verwenden muss. Wobei x!=y noch ganz sinnvoll wäre, dann ändert sich der Faktor nochmals. Im Endeffekt spielt heutzutage aber wohl nur single-link eine ernstzunehmende Rolle, für den es wenigstens ein effizientes Verfahren gibt. Complete Linkage/Average Linkage kenne ich vor allem als "historisch". --Chire 13:49, 25. Sep. 2010 (CEST)
thread_title:  average group linkage - KORRIGIERT 

message: "Die Idee des EM-Algorithmus basiert auf dem Clustern nach k-means."
Ich denke das ist nicht ganz richtig. Sowohl der einfache k-means, als auch der hier beschriebene Algorithmus basieren auf dem EM-Algorithmus. 
So verstehe ich auch die Aussage in "Neural Networks for Pattern Recognition; Christopher M. Bishop" (bei Google books "bishop em k-means" momentan erster Link). --Wumpus3000 01:32, 5. Dez. 2006 (CET)
replies: text: Historisch gesehen wird es anders rum sein. EM ist i.d.R. auf 1977 datiert, der Algorithmus k-Means auf 1956. Man muss hier aber unterscheiden zwischen "dem" EM-Algorithmus, und dem allgemeinen Expect-Maximize-Prinzip. k-means ist faktisch ein auf dem expect-maximize-Prinzip basierender Algorithmus. Diese Abstraktion hat man aber wohl erst später gefunden. "Der" EM-Algorithmus selbst ist auch nur eine inkarnation des Expect-Maximize-Prinzips, und zwar mit Gaussverteilungen als Modell (statt nearest-cluster-center). Man kann ihn sehr gut als "Weiterentwicklung" von k-Means auf ein komplexeres Modell verstehen. --Chire 13:38, 25. Sep. 2010 (CEST)
thread_title:  EM-Algorithmus - KORRIGIERT 

message: siehe EM-Algorithmus
"Die Iteration wird abgebrochen, wenn entweder die Änderung der Likelihood der Daten gegeben die Clustern unter einen vorgegebenen Schwellenwert sinkt, oder die ebenfalls vorgegebene maximale Anzahl von Iterationen erreicht ist."
Dieser Satz ist etwas entstellt. Ich würde ihn forlgendermaßen ändern:
"Die Iteration wird abgebrochen, wenn entweder die Änderungen der Zuordnungswahrscheinlichkeiten unter einen vorgegebenen Schwellenwert sinkt, oder die ebenfalls vorgegebene maximale Anzahl von Iterationen erreicht ist."
Da ich jedoch keine Clustering-Experte bin, bin ich nicht sicher, ob das so korrekt ist .. !?
Masala 13:16, 2. Apr. 2008 (CEST)
thread_title:  EM-Algorithmus - Satzkorrektur zu Iteration 

message: ==== BIRCH-Algorithmus ====
Der BIRCH-Algorithmus fehlt hier ("Balanced Iterative Reducing and Clustering using Hirarchies"). Vielleicht kann ja jemand was dazu schreiben? Der Artikel wirkt irgendwie zusammengewürfelt. Kann es sein, dass die Partitionierenden Clustering-Verfahren eigentlich auch zu den Hierarchischen Verfahren gehören? Zumindest werden dort auch teilende Verfahren benannt. --Lusile 10:43, 01. Apr. 2008 (MEZ)
thread_title:  Fehlende Algorithmen: 

message: Der BIRCH-Algorithmus fehlt hier ("Balanced Iterative Reducing and Clustering using Hirarchies"). Vielleicht kann ja jemand was dazu schreiben? Der Artikel wirkt irgendwie zusammengewürfelt. Kann es sein, dass die Partitionierenden Clustering-Verfahren eigentlich auch zu den Hierarchischen Verfahren gehören? Zumindest werden dort auch teilende Verfahren benannt. --Lusile 10:43, 01. Apr. 2008 (MEZ)
thread_title:  BIRCH-Algorithmus 

message: es gibt neben hierarchischen und partitionierenden noch dichtebasierte verfahren
quelle zb: http://www.diplomarbeit.biz/diplomarbeiten.php/733
ok kostet was aber hab jetzt nicht genauer gesucht --Lusile 10:43, 01. Apr. 2008 (MEZ)
thread_title:  dichtebasierte verfahren 

message: Es gibt noch einen Algorithmus (Unknown-k Algorithmus), der ohne die Vorgabe von  k  als Anzahl der zu suchenden Cluster im \real^n auskommt. Der findet die Anzahl der Cluster und modelliert die Cluster als Hyperkugeln (also Kugelzentrum und Radius im \real^n. Außerdem kann man diesen als Voranalyse zur Bestimmung des k für den k-means Algorithmus nutzen. Gibt es sowas schon bei den anderen hier beschriebenen Algorithmen (Wenn ja, sollte man das noch herausstellen). Falls nein und Interesse besteht, könnte ich dazu etwas schreiben und mit einer Literaturreferenz belegen. Meinungen? --Lusile 10:43, 01. Apr. 2008 (MEZ)
thread_title:  Unknown-k Algorithmus 

message: Ich finde der MeanShift Algorithmus sollte noch erklärt werden. In der englischen WP ist er ja auch da. (nicht signierter Beitrag von 131.173.115.186 (Diskussion) 14:09, 2. Feb. 2011 (CET)
thread_title:  MeanShift 

message: ==== K-means-Algorithmus ====
EM-Algorithmus und sicher noch manch anderes hier hat eigene Wikipedia-Seiten. Ich denke wir sollten ihre Diskussion auf dieser Seite entfernen, und nur auf den jeweiligen Hauptartikel verweisen.
Natürlich sind k-means und EM essentielle Algorithmen für das Verständnis von Clusteranalyse, aber muss man sie hier wirklich wiederholen? --Chire 12:07, 21. Mär. 2010 (CET)
thread_title:  Redundanz mit anderen Wikipediaartikeln 

message: EM-Algorithmus und sicher noch manch anderes hier hat eigene Wikipedia-Seiten. Ich denke wir sollten ihre Diskussion auf dieser Seite entfernen, und nur auf den jeweiligen Hauptartikel verweisen.
Natürlich sind k-means und EM essentielle Algorithmen für das Verständnis von Clusteranalyse, aber muss man sie hier wirklich wiederholen? --Chire 12:07, 21. Mär. 2010 (CET)
thread_title:  K-means-Algorithmus 

message: Die GDBSCAN-Beschreibung beschreibt eigentlich DBSCAN. Der Algorithmus könnte eigentlich auch eine eigene Seite bekommen ... --Chire 12:37, 21. Mär. 2010 (CET)
thread_title:  GDBSCAN-Beschreibung 

message: Im Abschnitt zur Unterscheidung der Clusterverfahren ist die Zuorndung von agglomerativ und divisiv bei den hierarchischen Verhafren meiner Meinung nach genau falsch herum. Dort heißt es, dass agglomerativ die gröbste und divisiv die feinste anfängliche Partition beschreiben. Aber es ist doch so, dass das agglomerative Verfahren jedes Objekt als ein Cluster sieht und dann CLuster zusammenfasst und divisiv mit einem großen Cluster anfängt und dieses dann immer weiter aufteilt. Müssten dann also in der Beschreibung die Wörter "grob" und "fein" nicht genau vertauscht werden? -- Ois cool 13:21, 12. Dez. 2011 (CET)
replies: text: Da hast du m.E. recht. --Chire 17:38, 12. Dez. 2011 (CET)
replies: text:  Korrekt, habe es korrigiert. Bezog sich der Baustein nur darauf? --Sigbert 19:00, 12. Dez. 2011 (CET)
thread_title:  Fehler im Abschnitt Unterscheidung der Clusterverfahren? 

message: === Einleitung - KORRIGIERT ===
Bei der Einleitung fehlt mir ganz eindeutig die Abgrenzung zum Classification-Ansatz! Clusteranalyse ist konzeptionell etwas völlig anderes als Klassifikation. 
Der Kommentar über Marketing gehört nicht in die Einleitung, das ist ein Anwendungsbeispiel. Außerdem ist "weil es visuell präsentiert werden kann" keine sinnvolle Aussage. Alles kann visuell präsentiert werden, in welcher Form auch immer.
Ich schlage folgende Sätze direkt im Anschluss an den ersten Absatz vor:
:Clusteranalyse dient der automatischen Aufteilung von Daten in gleichartige Gruppen. Im Unterschied zur Klassifikation wird jedoch kein Gruppierungsschema (Klassen) vorgegeben, stattdessen erfolgt die Gruppierung automatisch mittels eines Optimierungsschemas das von der konkreten Wahl des Clusteralgorithmus abhängt. Die Clusteranalyse ist somit ein objektiverer und abstrakterer Ansatz als Klassifikation und ist insbesondere dann sinnvoll, wenn ein neuer oder unbekannter Datensatz vorliegt.
Ich bitte um Meinungen.
Gruß, Benutzer:Rene.andrae, 10. März 2009, 21:11
:: Natürlich werden bei der Klassifikation in ein *vorhandenes* Schema keine neuen Klassen gebildet.  Das Ziel der Clusteranalyse ist es, die Objekte in ein noch nicht vorhandenes Schema einzuordnen bzw. dieses Schema zu erstellen.  Also konzeptionell nicht etwas völlig anderes sondern inkl. der Vorstufe der Klassenbildung! Den Kommentar habe ich entfernt. --Albing 17:20, 25. Sep. 2010 (CEST)
replies: text:  In der Tat ist eine Abgrenzung zur Klassifikation sinnvoll. Jedoch ist es durchaus denkbar auf bestehenden Klassendaten mit Hilfe der agglomerativen Verfahren eine Hierarchie zu konstruieren. Außer der Verwendung von Klassen-Vorwissen hat es aber nicht viel mit Klassifikation zu tun. --Chire 10:59, 26. Sep. 2010 (CEST)

text: wahrscheinlich eine Einsatzmöglichkeit der SOMs, würde ich vermuten. Na, wer nimmt die Aufgabe auf sich und geht "googlen", um das genau rauszufinden? --Albing 13:55, 24. Sep. 2010 (CEST)

text: Richtig! --Albing 12:36, 24. Sep. 2010 (CEST)

text: Danke für's Aufräumen! -- Nichtich 23:50, 13. Jun 2006 (CEST)

text: Proseminar- und Seminararbeiten erreichen meist nicht den gewünschten Standard. Generell deswegen lieber weiterführende Quellen. "Originalquelle" ist sehr ausführlich. --chrislb 问题 10:46, 14. Jun 2006 (CEST)

text: K-Means konvergiert, solange man ihn nicht zu doof implementiert (und wenn man das "verlieren" eines Clusters akzeptiert; das passiert aber normalerweise nur am Anfang). Nur die Begründung hier stimmt nicht. Durch das Neuberechnen des Centroides kann ein Cluster ja sehr wohl auch einen Punkt verlieren. Die Frage ist nur, ob die Lösung am Ende brauchbar ist, oder nicht ein Zwischenergebnis sogar besser gewesen wäre. k-Means hat ganz andere Probleme, er ist eigentlich nur für recht gutartige Daten brauchbar, man braucht eine gute Heuristik um k zu wählen und die initialen Clusterzentren. Unter diesen Voraussetzungen ist es aber meistens sinnvoller gleich DBSCAN oder OPTICS zu verwenden. Die sind nicht komplizierter, aber doch deutlich einfacher zu verwenden. Das attraktivste an k-Means ist, dass man daraus trivial einen extrem billigen Klassifikator bekommt. Nach DBSCAN/OPTICS müsste man erst zusätzlich einen Klassifikator trainieren (kann dann aber auch gleich einen etwas mächtigeren verwenden) --Chire 17:34, 8. Mai 2010 (CEST)
thread_title:  Durchgeführte Änderungen / Gelöschte Info (die vielleicht doch noch brauchbar sein könnten) 

message: Bei der Einleitung fehlt mir ganz eindeutig die Abgrenzung zum Classification-Ansatz! Clusteranalyse ist konzeptionell etwas völlig anderes als Klassifikation. 
Der Kommentar über Marketing gehört nicht in die Einleitung, das ist ein Anwendungsbeispiel. Außerdem ist "weil es visuell präsentiert werden kann" keine sinnvolle Aussage. Alles kann visuell präsentiert werden, in welcher Form auch immer.
Ich schlage folgende Sätze direkt im Anschluss an den ersten Absatz vor:
:Clusteranalyse dient der automatischen Aufteilung von Daten in gleichartige Gruppen. Im Unterschied zur Klassifikation wird jedoch kein Gruppierungsschema (Klassen) vorgegeben, stattdessen erfolgt die Gruppierung automatisch mittels eines Optimierungsschemas das von der konkreten Wahl des Clusteralgorithmus abhängt. Die Clusteranalyse ist somit ein objektiverer und abstrakterer Ansatz als Klassifikation und ist insbesondere dann sinnvoll, wenn ein neuer oder unbekannter Datensatz vorliegt.
Ich bitte um Meinungen.
Gruß, Benutzer:Rene.andrae, 10. März 2009, 21:11
:: Natürlich werden bei der Klassifikation in ein *vorhandenes* Schema keine neuen Klassen gebildet.  Das Ziel der Clusteranalyse ist es, die Objekte in ein noch nicht vorhandenes Schema einzuordnen bzw. dieses Schema zu erstellen.  Also konzeptionell nicht etwas völlig anderes sondern inkl. der Vorstufe der Klassenbildung! Den Kommentar habe ich entfernt. --Albing 17:20, 25. Sep. 2010 (CEST)
replies: text:  In der Tat ist eine Abgrenzung zur Klassifikation sinnvoll. Jedoch ist es durchaus denkbar auf bestehenden Klassendaten mit Hilfe der agglomerativen Verfahren eine Hierarchie zu konstruieren. Außer der Verwendung von Klassen-Vorwissen hat es aber nicht viel mit Klassifikation zu tun. --Chire 10:59, 26. Sep. 2010 (CEST)
thread_title:  Einleitung - KORRIGIERT 

message: "Eine andere Möglichkeit unüberwachten Lernens bieten Self-Organizing Maps." <- Was soll das bedeuten? geht es hier um Lernverfahren? SOMs, als Verfahren die unüberwachtes Lernen praktizieren, können auch zur Klassifizierung und somit zum Clustering eingesetzt werden. - Aber was soll dieser seltsame Satz da????
:wahrscheinlich eine Einsatzmöglichkeit der SOMs, würde ich vermuten. Na, wer nimmt die Aufgabe auf sich und geht "googlen", um das genau rauszufinden? --Albing 13:55, 24. Sep. 2010 (CEST)
thread_title:  Selbstorganisierden Karten? - KORRIGIERT 

message: Im Text steht, dass es sich um eine "weiche" Zuordnung handelt. Also jedes Objekt allen Klassen mit einer gewissen W'keit zugeordnet ist. Handelt es sich dann nicht um Fuzzy Clustering Verfahren?
84.163.197.169 16:03, 4. Sep. 2008 (CEST)
replies: text: Richtig! --Albing 12:36, 24. Sep. 2010 (CEST)
thread_title:  Nicht fuzzy - KORRIGIERT 

message: * http://www.fuzzy-clustering.de/
ist Schrott - enthält alten C-Code, der nicht mehr richtig compiliert. Von den Büchern darf man sich die Cover angucken - toll.
* anschauliche Einführung in die graphentheoretische Clusteranalyse
http://www-users.rwth-aachen.de/Sven.Dieckert/wp-content/uploads/Clustering.pdf
ist eine bestenfalls sehr mäßige Ausarbeitung.
-> beides entfernt.
:Danke für's Aufräumen! -- Nichtich 23:50, 13. Jun 2006 (CEST)
replies: text: Proseminar- und Seminararbeiten erreichen meist nicht den gewünschten Standard. Generell deswegen lieber weiterführende Quellen. "Originalquelle" ist sehr ausführlich. --chrislb 问题 10:46, 14. Jun 2006 (CEST)
thread_title:  Weblinks - KORRIGIERT 

message: "Der k-means-Algorithmus muss nicht notwendigerweise konvergieren." 
Der konvergiert doch immer, er liefert nur nicht notwendigerweise die optimale Lösung?
--
Mhm, wenn er in leere Cluster läuft, konvergiert er nicht mehr, sondern bricht ab - oder sehe ich das falsch?
--
Es kann wohl auch Faelle geben in denen er eine Reihe von moeglichen Loesungen zyklisch durchlaeuft. Dann konvergiert er nicht. 
Wie das Auftreten leerer Cluster behandelt wird ist Implementierungsabhaengig. Ausser abbrechen kommen z.B. auch noch das zuweisen (eines nach irgendeinem Verfahren ausgewaehlten) Objektes an den leeren Cluster oder das berechnen einer Loesung mit weniger Clustern in frage. Letzteres kann vorallem Sinnvoll sein wenn die tatsaechliche Anzahl der Cluster nicht bekannt ist.
--
Aus dem Paper "On the Worst-Case Complexity of the k-means Method" von Arthur und Vassilvitki geht eindeutig hervor, dass k-means
a) keine Lösung mehrmals durchläuft und daurch
b) garantiert terminiert.
--
Und das stimmt auch. K-Means terminiert garantiert, da durch das stetige Neuberechnen der "Centroides" grenzwertige Punkte nach Zuweisung "gesichert" werden!
: K-Means konvergiert, solange man ihn nicht zu doof implementiert (und wenn man das "verlieren" eines Clusters akzeptiert; das passiert aber normalerweise nur am Anfang). Nur die Begründung hier stimmt nicht. Durch das Neuberechnen des Centroides kann ein Cluster ja sehr wohl auch einen Punkt verlieren. Die Frage ist nur, ob die Lösung am Ende brauchbar ist, oder nicht ein Zwischenergebnis sogar besser gewesen wäre. k-Means hat ganz andere Probleme, er ist eigentlich nur für recht gutartige Daten brauchbar, man braucht eine gute Heuristik um k zu wählen und die initialen Clusterzentren. Unter diesen Voraussetzungen ist es aber meistens sinnvoller gleich DBSCAN oder OPTICS zu verwenden. Die sind nicht komplizierter, aber doch deutlich einfacher zu verwenden. Das attraktivste an k-Means ist, dass man daraus trivial einen extrem billigen Klassifikator bekommt. Nach DBSCAN/OPTICS müsste man erst zusätzlich einen Klassifikator trainieren (kann dann aber auch gleich einen etwas mächtigeren verwenden) --Chire 17:34, 8. Mai 2010 (CEST)
thread_title:  Stimmt das? k-means-Algorithmus - KORRIGIERT 

message: Dieses Bild habe ich eben beim EM-Algorithmus eingebaut, um Vorteile des EM gegenüber k-means zu erklären. Evtl. könnte man dies als Beispiel schon hier bringen, da m.E. k-Means hier etwas überrepräsentiert ist. In den k-Means-Artikel könnte es aber genauso rein... --Chire 17:48, 12. Okt. 2010 (CEST)
thread_title:  k-means und EM 

message: Der eingedeutschte begriff ist Klumpenverfahren [hier]. --Harald321 (Diskussion) 17:15, 7. Aug. 2014 (CEST)
replies: text: Da geht es um Stichprobenziehung, siehe Klumpenstichprobe. Das ist ein anderes Thema. --Zulu55 (Diskussion) Unwissen 11:48, 10. Aug. 2014 (CEST)
thread_title:  Klumpenverfahren 

message: Danke für den revert. In https://en.wikipedia.org/wiki/Cluster_analysis sind die tatsächlichen Anfänge gut bequellt genannt. --Zulu55 (Diskussion) Unwissen 09:21, 4. Okt. 2014 (CEST)
thread_title:  Geschichte