hierachische Verfahren hinzugefügt

chapters/Supervised Learning/Hierachische Verfahren.tex

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+\chapter{Hierachische Verfahren}
+    \includegraphics[width = \textwidth]{hierachische Verfahren.png}
+    Eine hierarchische Clusterung lässt sich mithilfe eines Dendogramms darstellen:\\
+    \includegraphics[width=.6\textwidth]{dendogramm.png}
+    
+    \section{Algorithmus}
+        \begin{enumerate}
+            \item erzeuge für jeden Punkt aus dem Datensatz ein separates Cluster
+            \item Berechne den Abstand zwischen allen Clustern
+            \item Verschmelze die beiden Cluster, die den geringsten Abstand zueinander haben
+            \item Aktualisiere die Distanzen zwischen den Clustern bis alle Punkte in dem gleichen Cluster liegen
+            \item goto 3.
+        \end{enumerate}
+        Meistens wird in den Algorithmus eine Abbruchbedingung eingebaut, damit nicht alle Elemente in dem gleichen Cluster zusammengefasst werden.
+        Diese Abbruchbedingung definiert sich über den maximalen Abstand der Elemente in einem Cluster.
+
+    \section{Abstand zwischen Clustern}
+        Es gibt mehrer Möglichkeiten um den Abstand zwischen zwei Clustern festzustellen
+
+        \paragraph{Single Link}\mbox{}\\
+            \includegraphics[width=.8\textwidth]{single-link.png}
+
+        \paragraph{Complete Link}\mbox{}\\
+            \includegraphics[width=.8\textwidth]{complete-link.png}
+
+        \paragraph{Average Link}\mbox{}\\
+            \includegraphics[width=.8\textwidth]{average-link.png}
+
+        \paragraph{Abstand der Zentroide der beiden Cluster}\mbox{}\\
+            \includegraphics[width=.8\textwidth]{centroid-distance.png}

parts/Supervised Learning.tex

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 \part{Supervised Learning}
     \input{chapters/Supervised Learning/Occam's Razor.tex}
     \input{chapters/Supervised Learning/Linear Machines.tex}
-    \input{chapters/Supervised Learning/SVM.tex}
+    \input{chapters/Supervised Learning/SVM.tex}
+    \input{chapters/Supervised Learning/Hierachische Verfahren.tex}