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%T Klassifikation mit Clusteranalyse: grundlegende Techniken hierarchischer und K-means-Verfahren %A Wiedenbeck, Michael %A Züll, Cornelia %P 18 %V 10 %D 2001 %= 2010-11-08T14:46:00Z %~ GESIS %> https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:0168-ssoar-201428 %X '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) %X '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)| %C DEU %C Mannheim %G de %9 Arbeitspapier %W GESIS - http://www.gesis.org %~ SSOAR - http://www.ssoar.info