A.2. Microsoft Clustering-Algorithmus
Der Microsoft Clustering-Algorithmusstellt zwei Methoden zum Erstellen von Clustern und zum Zuweisen von Datenpunkten zu den Clustern zur Verfügung. Die erste Methode, der K-Means-Algorithmus (siehe Kapitel 1), ist eine harte Clustermethode. Dies bedeutet, dass ein Datenpunkt nur zu einem Cluster gehören kann und dass für die Mitgliedschaft der einzelnen Datenpunkte in diesem Cluster nur eine einzige Wahrscheinlichkeit berechnet wird. Die zweite Methode, die Expectation Maximization-Methode(EM-Methode), ist eine weiche Clustermethode. Dies bedeutet, dass ein Datenpunkt stets zu mehreren Clustern gehört und dass für jede Kombination aus Datenpunkt und Cluster eine Wahrscheinlichkeit berechnet wird.
A.2.1. ...
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