Was bedeutet "Klassentrennung"?

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Klassentrennung bezieht sich darauf, wie gut verschiedene Gruppen oder Klassen von Objekten in einem Datensatz voneinander unterschieden werden können. Wenn verschiedene Klassen klar getrennt sind, wird es einfacher, neue Objekte zu identifizieren und zu kategorisieren.

Im Kontext der Datenvisualisierung bedeutet gute Klassentrennung, dass ähnliche Objekte zusammen gruppiert sind, während unterschiedliche Objekte weit auseinander liegen. Das ist wichtig, weil es den Leuten hilft, die Daten besser zu verstehen und genauere Entscheidungen darauf basierend zu treffen.

Zum Beispiel, in medizinischen Bildern, wenn Bilder von gesundem Gewebe und Bilder von ungesundem Gewebe gut getrennt sind, können Ärzte die Bedingungen schnell erkennen und klassifizieren. Diese Klarheit kann die Art und Weise verbessern, wie Daten analysiert und Ergebnisse geteilt werden.