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Clusteranalyse
Einführung in Methoden und Verfahren der automatischen Klassifikation; mit zahlreichen Algorithmen, FORTRAN-Programmen, Anwendungsbeispielen und einer Kurzdarstellung der multivariaten statistischen Verfahren
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Clusteranalyse
Einführung in Methoden und Verfahren der automatischen Klassifikation; mit zahlreichen Algorithmen, FORTRAN-Programmen, Anwendungsbeispielen und einer Kurzdarstellung der multivariaten statistischen Verfahren
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Information
Inhaltsverzeichnis
- 1. Einleitung
- 1.1 Problemstellung
- 1.2 Zum Begriff „Clusteranalyse“
- 1.3 Ziel und Funktion
- 1.4 Das Clusteranalyseproblem
- 1.5 Ablaufschema
- 2. Grundzüge multivariater Verfahren
- 2.1 Vorbemerkung
- 2.2 Allgemeine Voraussetzungen
- 2.3 Regressionsanalyse
- 2.4 Varianz- und Kovarianzanalyse
- 2.5 Kanonische Analyse
- 2.6 Diskriminanzanalyse
- 2.7 Faktoren- und Hauptkomponentenanalyse
- 2.8 Multidimensionale Skalierung
- 2.9 Zusammenfassung
- 2.10 Übungen und Ergänzungen
- 3. Ähnlichkeits- und Distanzfunktionen
- 3.1 Definition einer Ähnlichkeits- und Distanzfunktion
- 3.2 Ähnlichkeits- und Distanzfunktionen bei qualitativen Variablen
- 3.3 Ähnlichkeits- und Distanzfunktionen bei quantitativen Variablen
- 3.4 Ähnlichkeits- und Distanzfunktionen bei gemischten Variablen
- 3.5 Ähnlichkeits- und Distanzfunktionen bei Elementgruppen
- 3.6 Übungen und Ergänzungen
- 4. Clusteranalysealgorithmen
- 4.1 Vorbemerkung
- 4.2 Hierarchische Verfahren
- 4.3 Verfahren zur Verbesserung einer Anfangspartition
- 4.4 Andere Verfahren
- 4.5 Übungen und Ergänzungen
- 5. Spezielle Probleme
- 5.1 Clusteranalyse bei Variablen
- 5.2 Probleme der Beurteilung von Cluster-Lösungen
- 5.3 Probleme der praktischen Durchführung
- 6. Zusammenfassender Überblick
- 7. Anhang: Grundbegriffe aus der Mengenlehre und Linearen Algebra
- 7.1 Grundbegriffe aus der Mengenlehre
- 7.2 Grundbegriffe aus der Linearen Algebra
- Literatur
- Autoren- und Sachregister