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Klassifikation mit Clusteranalyse : grundlegende Techniken hierarchischer und K-means-Verfahren

Classification using cluster analysis: basic techniques in hierarchical and k-means methods
[Arbeitspapier]

Wiedenbeck, Michael; Züll, Cornelia

Zitationshinweis

Bitte beziehen Sie sich beim Zitieren dieses Dokumentes immer auf folgenden Persistent Identifier (PID):http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:0168-ssoar-201428

Weitere Angaben:
Körperschaftlicher Herausgeber Zentrum für Umfragen, Methoden und Analysen -ZUMA-
Abstract 'Nach einer Einführung in die Ziele der Clusteranalyse werden die Grundprinzipien der Algorithmen hierarchisch-agglomerativer und K-means-Verfahren dargestellt. Ein Schwerpunkt liegt auf der graphischen Darstellung der Ergebnisse. Außerdem werden einige Verfahren zur Validierung von Clusterlösungen, wie der Vergleich von Lösungen hierarchisch-agglomerativer Verfahren mit K-means-Lösungen sowie Monte-Carlo-Verfahren zur Exploration des Einflusses von Startbedingungen bei K-means-Verfahren, vorgestellt.' (Autorenreferat)

'The paper presents a short introduction to the aims of cluster analysis and describes the principles of hierarchical-agglomerative and K-means procedures. Graphical representations play an important role, while validation, for example by comparison of different hierarchical and K-means solutions or by Monte-Carlo simulations, is an important issue.' (author's abstract)|
Thesaurusschlagwörter algorithm; statistical analysis; cluster analysis; analysis procedure; procedure; comparison; classification; validation
Klassifikation Erhebungstechniken und Analysetechniken der Sozialwissenschaften
Methode Grundlagenforschung; Methodenentwicklung
Sprache Dokument Deutsch
Publikationsjahr 2001
Erscheinungsort Mannheim
Seitenangabe 18 S.
Schriftenreihe GESIS-How-to, 10
Status Veröffentlichungsversion; begutachtet
Lizenz Deposit Licence - Keine Weiterverbreitung, keine Bearbeitung
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