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"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." Es werden Daten des ALLBUS 1998 verwendet.
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Aufgenommen: 31. Fassung, März 2017
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Klassifikation mit Clusteranalyse: grundlegende Techniken hierarchischer und K-means-Verfahren
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