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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De Gruyter
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| adam_text | DETLEF STEINHAUSEN * KLAUS LANGER CLUSTERANALYSE EINFUEHRUNG IN METHODEN
UND VERFAHREN DER AUTOMATISCHEN KLASSIFIKATION MIT ZAHLREICHEN
ALGORITHMEN, FORTRAN-PROGRAMMEN, ANWENDUNGSBEISPIELEN UND EINER
KURZDARSTELLUNG DER MULTIVARIATEN STATISTISCHEN VERFAHREN W DE G WALTER
DE GRUYTER * BERLIN * NEW YORK 1977 INHALT 1. EINLEITUNG 11 1.1
PROBLEMSTELLUNG 11 1.2 ZUM BEGRIFF *CLUSTERANALYSE 13 1.3 ZIEL UND
FUNKTION 14 1.4 DAS CLUSTERANALYSEPROBLEM 16 1.5 ABLAUFSCHEMA 19 2.
GRUNDZUEGE MULTIVARIATER VERFAHREN 25 2.1 VORBEMERKUNG 25 2.2 ALLGEMEINE
VORAUSSETZUNGEN 26 2.2.1 GRUNDBEGRIFFE UND BEZEICHNUNGEN 26 2.2.2
SKALIERUNG EINER VARIABLEN 28 2.3 REGRESSIONSANALYSE 30 2.4 VARIANZ- UND
KOVARIANZANALYSE 32 2.5 KANONISCHE ANALYSE 37 2.6 DISKRIMINANZANALYSE 39
2.7 FAKTOREN- UND HAUPTKOMPONENTENANALYSE 42 2.8 MULTIDIMENSIONALE
SKALIERUNG 46 2.9 ZUSAMMENFASSUNG 47 2.10 UEBUNGEN UND ERGAENZUNGEN 49 3.
AEHNLICHKEITS- UND DISTANZFUNKTIONEN 51 3.1 DEFINITION EINER
AEHNLICHKEITS-UND DISTANZFUNKTION 51 3.2 AEHNLICHKEITS-UND
DISTANZFUNKTIONEN BEI QUALITATIVEN VARIABLEN ... 53 3.2.1 NOMINALE
VARIABLEN 53 3.2.2 ORDINALE VARIABLEN 56 3.3 AEHNLICHKEITS- UND
DISTANZFUNKTIONEN BEI QUANTITATIVEN VARIABLEN . . 58 3.3.1 EUKLIDISCHE
DISTANZ 58 3.3.2 MAHALANOBIS-DISTANZ 59 3.3.3 L R -DISTANZEN 61 3.3.4
Q-KORRELATIONSKOEFFIZIENT 62 3.4 AEHNLICHKEITS- UND DISTANZFUNKTIONEN BEI
GEMISCHTEN VARIABLEN .... 63 3.5 AEHNLICHKEITS- UND DISTANZFUNKTIONEN BEI
ELEMENTGRUPPEN 64 3.6 UEBUNGEN UND ERGAENZUNGEN 66 4.
CLUSTERANALYSEALGORITHMEN 69 4.1 VORBEMERKUNG 69 4.1.1 KRITERIEN ZUR
SYSTEMATISIERUNG 69 4.1.2 DATENSTRUKTUR UND GRUPPIERUNG . . 70 10 INHALT
4.1.3 PROGRAMMSTANDARDS 71 4.2 HIERARCHISCHE VERFAHREN 73 4.2.1
AGGLOMERATIVE VERFAHREN 75 4.2.2 EIN GRAPHENTHEORETISCHES VERFAHREN 94
4.2.3 DIVISIVE VERFAHREN 98 4.3 VERFAHREN ZUR VERBESSERUNG EINER
ANFANGSPARTITION 100 4.3.1 ZIELFUNKTIONEN 100 4.3.1.1 VARIANZKRITERIUM
101 4.3.1.2 DETERMINANTENKRITERIUM 103 4.3.1.3 SPUR(W 1 B KRITERIUM 104
4.3.1.4 VARIANZKRITERIUM BEI TRANSFORMIERTEN DATEN 105 4.3.1.5
ZIELFUNKTION FUER DIE L R -CLUSTERUNG 106 4.3.2 SIFT-AND-SHIFT VERFAHREN
106 4.3.2.1 ITERIERTES MINIMALDISTANZVERFAHREN 107 4.3.2.2
AUSTAUSCHVERFAHREN 118 4.3.2.3 MINIMALDISTANZVERFAHREN UND
AUSTAUSCHVERFAHREN FUER ANDERE ZIELFUNKTIONEN 127 4.3.2.4
AUSTAUSCHVERFAHREN FUER BELIEBIGE DISTANZMATRIZEN . . . 135 4.3.2.5
ANFANGSPARTITIONEN 137 4.3.2.6 UEBERWINDUNG LOKALER EXTREMA 138 4.4
ANDERE VERFAHREN 138 4.4.1 Q-ANALYSE 138 4.4.2
KONFIGURATIONSFREQUENZANALYSE 148 4.4.3 CLUSTERUNG UNTER VERWENDUNG DER
PUNKTDICHTE 156 4.5 UEBUNGEN UND ERGAENZUNGEN 158 5. SPEZIELLE PROBLEME
161 5.1 CLUSTERANALYSE BEI VARIABLEN 161 5.2 PROBLEME DER BEURTEILUNG
VON CLUSTER-LOESUNGEN 169 5.2.1 BEURTEILUNGSKRITERIEN 169 5.2.2
BESTIMMUNG DER CLUSTERANZAHL 170 5.2.3 VERGLEICH MEHRERER LOESUNGEN 172
5.3 PROBLEME DER PRAKTISCHEN DURCHFUEHRUNG 175 5.3.1 GROSSE ELEMENTANZAHL
175 5.3.2 GROSSE VARIABLENANZAHL 176 5.3.3 FEHLENDE DATEN 176 6.
ZUSAMMENFASSENDER UEBERBLICK 179 7. ANHANG: GRUNDBEGRIFFE AUS DER
MENGENLEHRE UND LINEAREN ALGEBRA .... 185 7.1 GRUNDBEGRIFFE AUS DER
MENGENLEHRE 185 7.2 GRUNDBEGRIFFE AUS DER LINEAREN ALGEBRA 187 LITERATUR
197 AUTOREN- UND SACHREGISTER 201
|
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DETLEF STEINHAUSEN * KLAUS LANGER CLUSTERANALYSE EINFUEHRUNG IN METHODEN
UND VERFAHREN DER AUTOMATISCHEN KLASSIFIKATION MIT ZAHLREICHEN
ALGORITHMEN, FORTRAN-PROGRAMMEN, ANWENDUNGSBEISPIELEN UND EINER
KURZDARSTELLUNG DER MULTIVARIATEN STATISTISCHEN VERFAHREN W DE G WALTER
DE GRUYTER * BERLIN * NEW YORK 1977 INHALT 1. EINLEITUNG 11 1.1
PROBLEMSTELLUNG 11 1.2 ZUM BEGRIFF *CLUSTERANALYSE" 13 1.3 ZIEL UND
FUNKTION 14 1.4 DAS CLUSTERANALYSEPROBLEM 16 1.5 ABLAUFSCHEMA 19 2.
GRUNDZUEGE MULTIVARIATER VERFAHREN 25 2.1 VORBEMERKUNG 25 2.2 ALLGEMEINE
VORAUSSETZUNGEN 26 2.2.1 GRUNDBEGRIFFE UND BEZEICHNUNGEN 26 2.2.2
SKALIERUNG EINER VARIABLEN 28 2.3 REGRESSIONSANALYSE 30 2.4 VARIANZ- UND
KOVARIANZANALYSE 32 2.5 KANONISCHE ANALYSE 37 2.6 DISKRIMINANZANALYSE 39
2.7 FAKTOREN- UND HAUPTKOMPONENTENANALYSE 42 2.8 MULTIDIMENSIONALE
SKALIERUNG 46 2.9 ZUSAMMENFASSUNG 47 2.10 UEBUNGEN UND ERGAENZUNGEN 49 3.
AEHNLICHKEITS- UND DISTANZFUNKTIONEN 51 3.1 DEFINITION EINER
AEHNLICHKEITS-UND DISTANZFUNKTION 51 3.2 AEHNLICHKEITS-UND
DISTANZFUNKTIONEN BEI QUALITATIVEN VARIABLEN . 53 3.2.1 NOMINALE
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DISTANZFUNKTIONEN BEI QUANTITATIVEN VARIABLEN . . 58 3.3.1 EUKLIDISCHE
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Q-KORRELATIONSKOEFFIZIENT 62 3.4 AEHNLICHKEITS- UND DISTANZFUNKTIONEN BEI
GEMISCHTEN VARIABLEN . 63 3.5 AEHNLICHKEITS- UND DISTANZFUNKTIONEN BEI
ELEMENTGRUPPEN 64 3.6 UEBUNGEN UND ERGAENZUNGEN 66 4.
CLUSTERANALYSEALGORITHMEN 69 4.1 VORBEMERKUNG 69 4.1.1 KRITERIEN ZUR
SYSTEMATISIERUNG 69 4.1.2 DATENSTRUKTUR UND GRUPPIERUNG . . 70 10 INHALT
4.1.3 PROGRAMMSTANDARDS 71 4.2 HIERARCHISCHE VERFAHREN 73 4.2.1
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4.2.3 DIVISIVE VERFAHREN 98 4.3 VERFAHREN ZUR VERBESSERUNG EINER
ANFANGSPARTITION 100 4.3.1 ZIELFUNKTIONEN 100 4.3.1.1 VARIANZKRITERIUM
101 4.3.1.2 DETERMINANTENKRITERIUM 103 4.3.1.3 SPUR(W" 1 B KRITERIUM 104
4.3.1.4 VARIANZKRITERIUM BEI TRANSFORMIERTEN DATEN 105 4.3.1.5
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AUSTAUSCHVERFAHREN FUER ANDERE ZIELFUNKTIONEN 127 4.3.2.4
AUSTAUSCHVERFAHREN FUER BELIEBIGE DISTANZMATRIZEN . . . 135 4.3.2.5
ANFANGSPARTITIONEN 137 4.3.2.6 UEBERWINDUNG LOKALER EXTREMA 138 4.4
ANDERE VERFAHREN 138 4.4.1 Q-ANALYSE 138 4.4.2
KONFIGURATIONSFREQUENZANALYSE 148 4.4.3 CLUSTERUNG UNTER VERWENDUNG DER
PUNKTDICHTE 156 4.5 UEBUNGEN UND ERGAENZUNGEN 158 5. SPEZIELLE PROBLEME
161 5.1 CLUSTERANALYSE BEI VARIABLEN 161 5.2 PROBLEME DER BEURTEILUNG
VON CLUSTER-LOESUNGEN 169 5.2.1 BEURTEILUNGSKRITERIEN 169 5.2.2
BESTIMMUNG DER CLUSTERANZAHL 170 5.2.3 VERGLEICH MEHRERER LOESUNGEN 172
5.3 PROBLEME DER PRAKTISCHEN DURCHFUEHRUNG 175 5.3.1 GROSSE ELEMENTANZAHL
175 5.3.2 GROSSE VARIABLENANZAHL 176 5.3.3 FEHLENDE DATEN 176 6.
ZUSAMMENFASSENDER UEBERBLICK 179 7. ANHANG: GRUNDBEGRIFFE AUS DER
MENGENLEHRE UND LINEAREN ALGEBRA . 185 7.1 GRUNDBEGRIFFE AUS DER
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