Maschinelle Klassifikation

Aus InfoWissWiki - Das Wiki der Informationswissenschaft
Zur Navigation springen Zur Suche springen


Ziele

Arten

Grundsätzlich wird bei der maschinellen Klassifikation zwischen häufigkeitsbasierten, lineraren, prototypbasierten und hierarchischen Verfahren unterschieden. Dies umfasst hauptsächlich:

  • Naiver Bayes-Klassifikator
  • Lineare Diskriminanzanalyse
  • Support-Vektor-Maschine
  • Nächster Nachbar Klassifikator
  • Lernende Vektorquantisierung
  • Entscheidungsbäume

Ansätze

Verfahren

Schwierigkeiten

Quellen

  • Helmbrecht-Schaar, Anja (2007): Entwicklung eines Verfahrens der automatischen Klassifizierung für Textdokumente aus dem Fachbereich Informatik mithilfe eines fachspezifischen Klassifikationssystems. In: Umlauf, Konrad (Hrsg.): Berliner Handreichungen zur Bibliotheks- und Informationswissenschaft (Heft 200). Berlin: Humboldt-Universität.
  • Runkler, Thomas A. (2010): Data Mining. Methoden und Algorithmen intelligenter Datenanalyse. Wiesbaden: GWV Fachverlage.
  • Sommer, Maike (2012): Automatische Generierung von CCD-Notationen für Hochschulveröffentlichungen. Bacherlorarbeit: Hochschule Hannover.

Weiterführende Literatur

  • Nohr, Holger (2003): Grundlagen der automatischen Indexierung. Ein Lehrbuch. Berlin: Logos.
  • Heyer, Gerhard; Quasthoff, Uwe; Wittig, Thomas (2008): Wissensrohstoff Text. Konzepte, Algorithmen, Ergebnisse. 1. korrigierter Nachdr. Herdecke: W3L-Verl.

Weblinks

Verwandte Begriffe

… weitere Daten zur Seite „Maschinelle Klassifikation
Das maschinelle Klassifizieren kann als eiDas maschinelle Klassifizieren kann als ein Teilaspekt automatischer Inhaltserschliessung verstanden werden und ist vom automatischen Clustern abzugrenzen, bei welchem kein fertiges Klassifikationssystem benutzt wird.rtiges Klassifikationssystem benutzt wird. +