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Zusammenhang Merkmale finden |
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| eumel1 |
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Verfasst am: 14.06.2013, 07:01
Titel: Zusammenhang Merkmale finden
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Hallo,
ich habe eine Idee und möchte mal wissen, ob und wie meine Idee umsetzbar ist.
Ich habe ein Signal in ganz viele kleine Abschnitte unterteilt und in diesen jeweils verschiedene Merkmale ermittelt.
Nun habe ich also für ganz viele verschiedene Zeitpunkte viele Merkmalsvektoren.
Die Daten sind in der folgenden Form:
___________ Abschnitt 1 Abschnitt 2 Abschnitt 3
Merkmal 1 | Value Value Value
Merkmal 2 | Value Value Value
Merkmal 3 | Value Value Value
Merkmal 4 | Value Value Value
Merkmal 5 | Value Value Value
Gibt es Möglichkeiten (mit Hilfe der Statistik oder Ähnlichem ?!) Zusammenhänge zwischen den Merkmalen 1 bis 5 zu finden?
Über jeden Hinweis, Tipp und jede Idee bin ich dankbar 
Meine erste Idee war eine Kontigenztabelle, jedoch hatte ich nie Statistik und bin mir nicht sicher, ob ich dieses hierauf anwenden kann.
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| BigBubby |
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Verfasst am: 20.06.2013, 12:27
Titel:
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Allgemein solltest du nach maschinellem Lernen suchen. Dort findet man entsprechende Logarithmen und Ansätze.
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| eumel1 |
Themenstarter
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Verfasst am: 20.06.2013, 18:55
Titel:
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Hey,
danke für den Tip.
Bin komplett neu in diesem Thema, daher sorry für die dumme Frage.
Gibt es eine Algorithmus, der selbstständig die Anzahl der Cluster bestimmt?
Ansonsten noch eine Frage zum Befehl hmmtrain:
[ESTTR,ESTEMIT] = hmmtrain(seq,TRGUESS,EMITGUESS)
So lautet der Aufruf.
Dabei sind trguess und emitguess erste Schätzungen. Wie bekomme ich diese, wenn ich reale Daten habe?
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| BigBubby |
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Verfasst am: 21.06.2013, 10:51
Titel:
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ich habe mit den Matlab funktionen noch nicht gearbeitet in diesem Bereich. Ich habe im Prinzip ein beschleunigtes Verfahren für eine Arbeit selber programmiert (Die Klassifizierung war also bereits vorhanden, es ging nur darum, sie zu verbessern mit übergelagerten Funktionen). Dort ging es halt um klassifizierungen.
Allgemein zum mechanischen Lernen:
Du hast im Prinzip 3 Methoden, wovon zwei für dich interessant sein könnten.
Methode 1 das unüberwachte Lernen bedeutet, dass der Klassifikator selber sich beibringt, was etwas ist. Er versucht im Prinzip in einem Wust von Daten (wobei er weiß, welche Daten das selbe beschreiben, z.B. die Geschwindigkeit oder die Farbe) ein System zu finden und erstellt so selber Klassen und fügt Elemente diesen zu.
Methode 2 ist ein überwachtes Lernen. Dafür gibst du dem Systme sowohl die Daten (Werte der einzelnen Merkmale) eines jeden Elements, als auch die Klassenzugehörigkeit. Dann versucht er anhand dieser die optimale Trennlinie zu finden, um alles richtig zu klassifizieren.
SVM dürfte hier das effektivste sein, wobei das immer stark von den Daten abhängt. Manchmal auch neuronale Netze oder ganz andere Systeme.
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| eumel1 |
Themenstarter
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Verfasst am: 21.06.2013, 16:29
Titel:
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Hey,
danke für deine Antworten. Ich habe mich schon tiefer eingelesen und bin auch schon beim unüberwachten Lernen hängen geblieben. Daher kam deine Nachricht etwas spät, aber trotzdem Danke!
Für mich ist also das agglomeratives Clustering interessant.
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