Studienarbeit aus dem Jahr 2008 im Fachbereich Mathematik - Statistik, Note: 1,7, Universität Passau (Wissenschaftliche Fakultät), Sprache: Deutsch, Abstract: Die Clusteranalyse ist ein multivariates statistisches Verfahren zur Klassenbildung. Das Ziel der Clusteranalyse besteht darin, möglichst homogene Gruppen aus einer Menge von Objekten zu klassifizieren, wobei sich die Gruppen möglichst heterogen voneinander unterscheiden sollen.
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Bei der Auswahl des Clusteralgorithmus unterscheidet man zwischen den Hierarchischen Clusterverfahren und den Partitionierenden Clusterverfahren. Dabei werden die Hierarchische Clustermethoden in agglomerative und divisive Clusterverfahren unterteilt. Die agglomerativen hierarchischen Clusterverfahren beginnen mit der feinsten Partition [...]. Bei divisiven hierarchischen Clusterverfahren wird mit der gröbsten Partition gestartet [...].
Die partitionierenden Clusterverfahren beginnen mit einer fest vorgegebenen Anfangspartition, die im Bezug auf ein bestimmtes Gütekriterium, wie z.B. das Varianzkriterium, sukzessive verbessert wird. [...] Die partitionierenden Clusterverfahren unterscheiden sich in optimierende Austauschverfahren und Minimal-Distanz-Verfahren. [...]
Der Two-Step-Clusteralgorithmus ist ein zweistufiges Clusterverfahren zur Klassenbildung. In der ersten Stufe des Verfahrens wird zunächst eine grobe und vereinfachte Clusterung aller Objekte vorgenommen, die dann in der zweiten
Stufe mit einer rechenaufwändigeren hierarchischen Clusteranalyse zu präziseren Clustern verdichtet wird. [...]
Dabei unterscheidet sich der Two-Step-Clusteralgorithmus in SPSS im Vergleich zu den anderen Clusterverfahren insbesondere im Algorithmus, nach dem die Clusterbildung vorgenommen wird. [...]
Das Verfahren des Two-Step-Clusteralgorithmus basiert auf dem so genannten BIRCH-Algorithmus, der vorwiegend für die Clusterung sehr umfangreicher Datensätze angewendet wird.
Im Folgenden wird ganz kurz der Ablauf des BIRCH-Algorithmus dargestellt. [...]
