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Statistical data compression by optimal segmentation

by Steiner, Gottfried

Abstract (Summary)
Die Arbeit behandelt die statistische Datenreduktion bzw. Datenkompression durch eine allgemeine Klasse von Klassifikationsmethoden. Die Datenkompression erzeugt eine Repräsentation des Datensatzes durch eine Partition oder durch charakteristische Punkte (genannt Prototypen). Diese Optimierungsprobleme stehen in Beziehung zu Partitionen mit minimaler Varianz und zum Principal-Point-Problem. Zur Lösung dieser Probleme wird eine Fixpunktmethode und ein adaptiver Ansatz verwendet. Die Arbeit enthält eine Darstellung der theoretischen Grundlagen des Optimierungsproblems und eine Reihe von Pseudo-Codes für die numerische Lösung der Datenkompression. Der wesentliche Teil behandelt praxisbezogene Fragestellungen zur Durchführung der Datenkompression. Dazu gehören die Bestimmung einer geeigneten Anzahl an charakteristischen Punkten, die Wahl einer Zielfunktion, die Implementierung einer Nachbarschaftsstruktur und die Verbesserung des Fixpunktalgorithmuses. Die Eignung der vorgeschlagenen Methoden und Algorithmen wird anhand von Experimenten vorgeführt und durch eine Reihe von Beispielen illustriert. (Autorenreferat)
Bibliographical Information:

Advisor:Strasser, Helmut; Mazanec, Josef

School:Wirtschaftsuniversität Wien

School Location:Austria

Source Type:Master's Thesis

Keywords:statistik datenkompression klassifikation statistische optimale segmentierung experimentelle ergebnisse optimierung fixpunktalgorithmus

ISBN:

Date of Publication:01/01/1999

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