Automatische Klassifizierung
Die automatische Klassifikation steht im Gegensatz zur manuellen Klassifizierung, bei der die zu klassifizierenden Objekte aufgrund ihrer Merkmale von Menschen manuell kategorisiert oder in Klassen eingeteilt werden. In technischen Prozessen soll durch eine maschinelle, automatische Klassifikation eine Kategorisierung von Objekten ohne menschliche Hilfe erreicht werden. Prinzipiell kann die automatische Klassifizierung genauer und schneller als die manuelle Klassifizierung erfolgen. Somit ist die automatische Klassifikation ein fundamentales Verfahren für eine Reihe von technischen Systemen und Anwendungen. Beispiele für die automatische Klassifikation sind das Sortieren von Ausschuss durch Maschinen, das computergestützte Kartographieren und die Zuordnung von Dokumenten im Dokumentenmanagement zu Dokumentenklassen.Siehe auch: Mustererkennung, Klassifikationsverfahren (Starke Überschneidung mit diesem Artikel)Zur Klassifikation gibt es verschiedene Mittel:
*Parametrische Methoden
*Halbparametrische Methoden und
• Statistik/'>Nicht-Parametrische] Methoden:
Arten der Klassifizierung
Siehe auch: Maximum-Likelihood-Methode definiert Clusterzugehörigkeit über Wahrscheinlichkeitsverteilungen. Meist werden parametrische Verteilungen angenommen. Die Verteilungsparameter und die Clusterzugehörigkeit werden jeweils abwechselnd geschätzt (EM-Verfahren).
Vor- und Nachteile
Der erfolgreiche Einsatz der automatischen Klassifikation hängt wesentlich von der Homogenität des Gebietes ab.
*Großflächige, reliefarme Landwirtschafts- oder Waldgebiete sind hervorragend geeignet.
*Inhomogene, komplexe, stark variierende Gebiete wie Städte bereiten größere Probleme.
Der größte Nachteil ist, dass es sich in jedem Fall um eine Zusammenfassung und Vereinfachung von komplexen Sachverhalten der Natur handelt. Daher gibt es keine 100%ig richtige Klassifizierung.
