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Diese Arbeit behandelt die Herleitung und Verwendung eines alternativen Unähnlichkeitsmaßes im Neural - Gas - Algorithmus. Dabei werden zuerst ausgewählte Algorithmen vorgestellt und in das Feld der Vektorquantisierer eingeordnet. Anschließend wird die sogenannte Tangentenmetrik mathematisch motiviert und vermutete Vorteile gegenüber anderen Metriken anhand künstlich
erzeugten und real existierenden Beispielen experimentell untersucht. Weiterhin werden die Laufzeitkomplexität und beobachtete Limitierungen des neuen Algorithmus näher beleuchtet.
In dieser Arbeit wird der Neural Gas mit funktionalen Prototypen vorgestellt, der sich insbesondere zur Analyse von funktionalen Daten eignet. Hierbei werden die Prototypen als diskrete Repräsentanten einer Funktion interpretiert bzw. als Linearkombination von Basisfunktionen dargestellt. Außerdem wird an Stelle der euklidischen Abstandsbestimmung eine Sobolev Quasi-Metrik verwendet. Im zweiten Teil der Arbeit werden der Pulsing Neural Gas, der Pulsing Neural Gas Batch und der Pulsing Fuzzy Neural Gas dargelegt. Die ursprünglichen Algorithmen sind in diesen Versionen mit Simulated Annealing kombiniert, um das Konvergenzverhalten der Algorithmen zu verbessern.