Ziel der Arbeit ist ein Vergleich unterschiedlicher Techniken mittels Clustering aus den Bereichen Machine Learning und Computer Vision anhand von Farbwerten mittelalterlicher Glasmalereien.
Diese Visualisierung basiert auf der Einreichung
Bildbezogenes Machine Learning anhand der Glasmalereien des Corpus Vitrearum Medii Aevi und setzt sich aus Werten für Flesch-Reading-Ease (97) und Sentimentanalyse (50) zusammen.
