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In dieser Arbeit werden die algorithmischen Grundlagen der Machine Learning Verfahren LVQ1 und LVQ3 erläutert. Für LVQ3 werden mehrere Ansätze zur Anpassung der Lernrate betrachtet, die anschließend verglichen werden sollen. Dazu werden vier verschiedene Experimente durchgeführt, wobei zwei Datensätze Verwendung finden, deren Ursprung in medizinischen Bilddaten liegt.
Learning Vector Quantization ist ein Klassifikator, der in seiner Urform im euklidischen Raum lernt. Für Zeitreihendaten benötigt es ein gesondertes Distanzmaß, nicht nur wegen der Relation der Zeitpunkte untereinander, sondern auch wegen der unterschiedlichen Längen dieser Zeitreihendaten. Als solches Distanzmaß wird Dynamic Time Warping eingesetzt. Diese Arbeit untersucht die Implementierung und dessen Zeit- und Raumkomplexität.