Daten für Klassifikationsverfahren gewinnen

CodeIt

Aktives Mitglied
Hi,
da ich mich intensiver mit Clustering und Klassifikationsverfahren beschäftigen möchte
hätte ich folgende Frage:

Cluster-Methode wie z.B. K-means, welche zu den unüberwachten Lernverfahren zählen,
teilen eine Datenmenge in K Cluster auf.
In jedem Cluster befinden sich nun Daten welche einander ähnlich sind.

Jetzt kann ich den Daten in den jeweiligen Clustern dieselbe Klasse zuweisen,
z.B. bei K=2, erhält Cluster 1 die Klasse 1 und Cluster 2 die Klasse -1 zugewiesen.

Ist das ein möglicher üblicher Ablauf um Trainingsdaten für ein überwachtes Lernverfahren
zu erhalten z.B. für eine Support Vector Machine?

Danke im voraus.
 
ok, wenn das kein üblicher Ablauf ist um Trainingsdaten für ein überwachtes Lernverfahren zu erhalten, wäre es
doch dennoch ein möglicher Ablauf, oder?
 
Warum soll dieser Ablauf nicht funktionieren? Sicher ist die richtige Wahl des K beim K-means Verfahren entscheidend.
Das k-means Verfahren wird z.B. in der medizinischen Bildverarbeitung in der Diagnostik von Hirntumoren eingesetzt. Warum sollte es falsch sein, wenn ich den Daten in den jeweiligen Clustern eine Klasse zuordne (z.B. Daten in Klasse 1 stehen für gutartig und die Daten in Klasse 2 für bösartig) und damit anschließend eine Support-Vector Maschine trainiere? Wenn ich nun einen neuen Datensatz habe zu welchem ich wissen möchte zu welcher Klasse die einzelnen Daten gehören (gutartig oder bösartig) brauche ich doch nur noch eine Vorhersage mit der SVM machen?
 
Ich drücke nicht auf die Tränendrüse, gewiss nicht.

Inwieweit Du deinen Standpunkt "verdeutlicht hast" mit der Aussage


oder

Ja das schon, ein möglicher Ablauf der dann nicht funktionieren wird.
Naja ich bin nicht so für die 10 Schritte zum Erschleichen von Lösungen.

ist mir momentan noch ein Rätsel, bin eben noch etwas Unerfahren in dieser Thematik.
Aber vielleicht erschließt es sich mir ja noch, vielleicht heute Nacht im Traum.

Ok, nach dieser Verdeutlichung wären alle weiteren Fragen geklärt.

Aber vielen Dank für die ganze Mühe.
 

Neue Themen


Zurück
Oben