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5. Clusteranalyse

  • 2020
  • OriginalPaper
  • Buchkapitel
Erschienen in:
Verfasst von
Marlis von der Hude
Erschienen in
Predictive Analytics und Data Mining
Verlag
Springer Fachmedien Wiesbaden

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Zusammenfassung

In der Clusteranalyse werden ähnliche Datenobjekte zu Clustern zusammengefasst. Die Anwendungsbereiche sind sehr vielfältig ebenso wie die Verfahren. Es wird eine Auswahl klassischer aber auch neuerer Verfahren vorgestellt. Bei den hierarchischen Clusterverfahren sind dies das Single-linkage-, Complete-linkage-, Average-linkage-, das Zentroid- und ein divisives Verfahren, bei den partitionierenden Verfahren werden der k-means-, der k-medoid-Algorithmus sowie das Fuzzy-Clustern beschrieben. Als neueres Verfahren wird das Dichte-basierte Clustern erläutert. Anhand von R-Beispielen werden die Unterschiede verdeutlicht.

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Nächstes Kapitel Dimensionsreduktion – Hauptkomponentenanalyse englisch: principal components (PCA)
Titel
Clusteranalyse
Verfasst von
Marlis von der Hude
Copyright-Jahr
2020
Buch
Predictive Analytics und Data Mining

Print ISBN: 978-3-658-30152-1

Electronic ISBN: 978-3-658-30153-8

Copyright-Jahr: 2020

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-658-30153-8_5
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