10. Bildnachweis
1. Einleitung und Motivation
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Eine Schale Obst
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Zwei Würfel / Häufigkeitsverteilung bei 30-maligem Würfeln
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Häufigkeitsverteilung für eine Stichprobe von 754 Schülern
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Ein zusammengesetztes Falschfarbenbild der Region Middelfart-Fredericia in
Dänemark, aufgenommen mit dem Landsat TM-Satelliten
Aufnahmedatum: 03.06.2004 |
2. Mathematische Methoden
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Ein Würfel / Häufigkeitsverteilung bei 30-maligem Würfeln
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Häufigkeitsverteilung für eine Stichprobe von 754 Schülern
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Eine Häufigkeitsverteilung für eine Probefläche auf einem Landbedeckungstypen
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Eine Häufigkeitsverteilung für eine Probefläche auf einem anderen Landbedeckungstypen
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Häufigkeitsverteilungen für die gesamte Skagen-Region und die drei Versuchsflächen
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Landsat TM5-Satellitenbild der Region Skagen in Dänemark
Aufnahmedatum: 03.06.2004 |
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Verteilung der Stichproben
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Landsat TM5-Satellitenbild der Region Skagen in Dänemark
Aufnahmedatum: 03.06.2004 |
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Streudiagramme für die Banden 1 und 2 links und für die Banden 1 und 4 rechts
oben
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Ein Würfel
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Mögliches Ergebnis bei zweimaligem Würfeln
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Pferderennen: Galopprennbahn Riem 05.06.2005, München.
Letzter Zugriff: 31.01.2009
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Histogramm eines Würfelexperiments
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Binomialverteilung für n = 30 Versuche, wobei zu sehen ist,
wie sich die Kurve verändert, wenn sich die Wahrscheinlichkeit für ein Ereignis ändert
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Normalverteilte Wahrscheinlichkeitsdichtefunktionen
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3. Was ist Klassifizierung?
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Typische Streudiagramme für Satellitenbild-Daten mit 4 Banden
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Der Prozess der Klassifizierung I
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Der Prozess der Klassifizierung II
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Die physische Bedeutung der Landbedeckungsklassen, die in einem
der Streudiagramme auf dieser Seite dargestellt sind
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4. Klassifizierung nach Minimaldistanz
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Drei Klassen, ihre Euklidischen Distanzen und ihre minimalen Distanz-Entscheidungsgrenzen
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Bild der Region Skagen, Versuchsflächen mit Klassifizierung nach Minimaldistanz
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5. Die Maximum-Likelihood-Klassifizierung
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Das Streudiagramm stellt die drei Klassen-Mittelwerte dar, deren Verteilung
in Vielfachen der Standardabweichung sowie die Entscheidungsgrenzen zwischen den Klassen
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Region Skagen, Klassifizierung nach Minimaldistanz und Maximum-Likelihood-Klassifizierung
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6. Fehler und Kosten der Klassifizierung
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Zwei in einer Dimension normalverteilte Klassen und zwei mögliche Entscheidungsgrenzen, die
genutzt werden könnten, um die beiden Objekte in den zwei Klassen voneinander zu unterscheiden
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