Clusteranalyse, Klassifikation und Datentiefe:
Gespeichert in:
| 1. Verfasser: | |
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| Format: | Abschlussarbeit Buch |
| Sprache: | German |
| Veröffentlicht: |
Lohmar [u.a.]
Eul
2003
|
| Ausgabe: | 1. Aufl. |
| Schriftenreihe: | Reihe Quantitative Ökonomie
129 |
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | Inhaltsverzeichnis |
| Beschreibung: | VIII, 171 S. graph. Darst. |
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| adam_text | Inhalt s Verzeichnis
1 Einleitung 1
2 Tiefe 5
2.1 Notationen 6
2.2 Spezielle Tiefen 7
2.3 Anwendungen 15
2.4 Eigenschaften von Tiefen 18
2.5 Algorithmen 23
2.6 Eigenschaften von Tiefeschätzern 29
3 Clusterdistanz und Clusterinhomogenität 37
3.1 Clusterdistanz 38
3.2 Charakterisierung von Clusterdistanzen 42
3.3 Clusterinhomogenität 52
3.4 Charakterisierung von Clusterinhomogenitäten 57
3.5 Berechnungsaufwand 60
3.6 Anhang: Beweise 65
4 Verfahren und Modelle der Clusteranalyse 73
4.1 Gruppierung von Daten 73
4.2 Deskriptive Verfahren 76
4.3 Stochastische Clustermodelle 78
vii
INHALTSVERZEICHNIS
vui
5 Algorithmen zur Clusteranalyse 85
5 1 Die Komplexität von Clusteranalyseproblemen 86
5.2 Heuristische Algorithmen 91
5.3 Anwendungsbeispiel: Maastricht Kriterien 10
6 Bestimmung der Clusteranzahl 107
6.1 Likelihood Quotienten Tests 108
6.2 Infonnationskriterien H2
6.3 Heuristische Bestimmung der Clusteranzahl ^
6.4 Beispiele l19
7 Klassifikation einzelner Objekte 127
7.1 Die Zuordnung von Objekten zu Gruppen ^
7.2 Bayessche Klassifikationsregeln 131
7.3 Klassifikationsregeln auf der Basis von Dichteschätzern 133
7.4 Parametrische Klassifikationsregeln *3
7.5 Tiefebasierte Klassifikationsregeln ^
7.6 Zulässigkeitsbedingungen für Klassifikationsregeln 143
7.7 Klassifikationsregeln im Vergleich 146
8 Zusammenfassung 151
A Symbole 155
Index 159
Literatur 163
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