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Ein Klassifikator mit dieser Klassenzuordnung wird Minic- 
mum-Distance ohne Zuruückweisuns (MD, 
OR) genannt. Im zweidimensionalen Fall ist die durch Trennungs- 
funktion di festgelegte Trennungsgrenze zwischen zwei Muster- 
klassen k, und k, die Mittelsenkrechte auf der Verbindungsstrecke 
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der Repräsentanten. 
Neben den Erweiterungen des Klassifikators auf mehrere Cluster 
pro Musterklasse und der Verwendung anderer AbstandsmaBe, ist die 
Einführung einer Zurückweisungsklasse wesentlich. 
Durch den bis jetzt beschriebenen Algorithmus werden alle Bildpunkte 
der Szene einer der Musterklassen zugeordnet. Diese Vorgehensweise 
ist dann sinnvoll, wenn alle in der Szene abgebildeten Objekte in 
den Musterklassen enthalten sind. Dem genau entgegengesetzt sind 
Klassifizierungen, bei denen nur eine Musterklasse herausgearbeitet 
werden soll. Mit obigem Klassifikator werden alle Bildpunkte der 
Szene in diese Musterklasse eingeordnet. Aüs diesem Grunde wird 
eine Zurückweisungsklasse eingeführt, in die alle Bildpunkte inte- 
griert werden, die nicht "nahe genug" an einem Repräsentanten der 
Musterklassen liegen. Die Zuordnungsvorschrift in 2.1.1 wird dazu 
wie folgt geändert: 
(2.1.3) der Bildpunkt g wird der Musterklasse kj zugeordnet, 
falls gilt: 
a, < di, für alle i # j und 
d. « r. 
J 
Durch die Bedingung d « r werden zu den Musterklassen N-dimensio- 
nale Kugeln, mit dem Reprásentanten z, der Musterklasse ki als 
Mittelpunkt, definiert. Alle Bildpunkte, die innerhalb der Kugeln 
liegen, akzeptiert der Klassifikator, alle anderen weist er zurück. 
Zur Berechnung des Zurückweisungsradius r kann der Vektor der 
Streuungen c? der Musterklasse ki herangezogen werden: 
2 : x 
r - c'max { ojj}r i = 1(1)t, j = 1(1)N.