Zusammenfassung
Die Lösung komplexer Entscheidungsprobleme erfordert oft die Klassifikation des vorhandenen Datenmaterials, um Gemeinsamkeiten in den Eigenschaftsstrukturen der verwendeten Daten herauszufinden. Dafür stellt die Statistik Verfahren zur Clusteranalyse bereit. Im Bereich der Künstlichen Neuronalen Netze ist es mit sogenannten Competitive Strategien möglich, Klassen zu bilden. Die statistischen und die konnektionistischen Ansätze führen bei gleichen Ausgangsbedingungen zu differierenden Lösungen. Darauf gründet sich der Bedarf an methodischen Hinweisen für den Einsatz von Klassifikationsverfahren. Die Kenntnisse über deren Verhalten basieren auf empirischen Analysen der Güte von Klassifikationsresultaten verschiedener Verfahren.
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Literatur
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© 1998 B. G. Teubner Stuttgart
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Petersohn, H. (1998). Vergleich von multivariaten statistischen Analyseverfahren und Künstlichen Neuronalen Netzen zur Klassifikation bei Entscheidungsproblemen in der Wirtschaft. In: Ausgezeichnete Informatikdissertationen 1996. GI-Dissertationspreis. Vieweg+Teubner Verlag, Wiesbaden. https://doi.org/10.1007/978-3-322-91230-5_11
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