Aus dem Inhalt: Was ist Clusteranalyse (Clustering)? Historisches, Ziel des Verfahrens, Anwendungsgebiete, Voraussetzung, Verfahren, Density-Based Clustering (Dichtverbundendes Clustern), Linguistische Ebenen, Vor und Nachteile
Inhaltsverzeichnis
- Einleitung
- Was ist Clusteranalyse (Clustering)
- Historisch
- Ziel des Verfahrens
- Anwendungsgebiete
- Voraussetzung
- Verfahren
- Density-Based Clustering (Dichtverbundendes Clustern)
- Im Linguistische Ebenen
- Vor und Nachteile
- Quelle
- Was ist Clusteranalyse
- CLUSTER ANALYSIS
- Historisch
- Ziel des Verfahren
- Anwendungsgebiete
- Voraussetzung
Zielsetzung und Themenschwerpunkte
Die vorliegende Arbeit befasst sich mit der Clusteranalyse, einem Verfahren zur Gruppierung von Objekten mit ähnlichen Eigenschaften. Das Ziel ist es, die grundlegenden Konzepte der Clusteranalyse zu erläutern, ihre historischen Wurzeln aufzuzeigen und ihre vielfältigen Anwendungsgebiete aufzuzeigen.
- Grundlagen der Clusteranalyse
- Historische Entwicklung der Clusteranalyse
- Anwendungsbereiche der Clusteranalyse
- Voraussetzungen und Methoden der Clusteranalyse
- Beispielhafte Anwendungen der Clusteranalyse
Zusammenfassung der Kapitel
- Einleitung: Dieses Kapitel definiert die Clusteranalyse und stellt ihre historische Entwicklung sowie ihr Ziel dar. Es beleuchtet auch die vielseitigen Anwendungsbereiche und die erforderlichen Voraussetzungen für die Durchführung einer Clusteranalyse.
- Was ist Clusteranalyse: Dieses Kapitel erklärt die grundlegenden Prinzipien der Clusteranalyse. Es hebt die Bedeutung der Gruppenbildung von Objekten mit ähnlichen Eigenschaften hervor und betont die wissenschaftliche Bedeutung dieser Methode.
- CLUSTER ANALYSIS: Dieses Kapitel bietet eine visuelle Darstellung der Clusteranalyse und veranschaulicht den Prozess der Gruppierung. Es führt den Begriff des Clusters und seine Bedeutung innerhalb des Verfahrens ein.
- Historisch: Dieses Kapitel beleuchtet die Ursprünge der Clusteranalyse in der biologischen Taxonomie, wobei die Anwendung des Verfahrens zur Klassifizierung von Lebewesen hervorgehoben wird.
- Ziel des Verfahren: Dieses Kapitel verdeutlicht die wichtigsten Ziele der Clusteranalyse, die sich auf die Vereinfachung von Strukturen, die Reduzierung von Daten, das Erkennen von Zusammenhängen und die Identifizierung von Kategorien konzentrieren.
- Anwendungsgebiete: Dieses Kapitel erörtert die breite Palette von Anwendungsgebieten der Clusteranalyse, die von der Paläoklimatologie über die Webanalyse bis hin zur Marktforschung und der Textanalyse reichen.
- Voraussetzung: Dieses Kapitel betont die Bedeutung von Vorüberlegungen und der Auswahl relevanter Variablen vor der Durchführung einer Clusteranalyse. Es hebt die Rolle der Standardisierung und der Skalierung von Daten für eine valide Analyse hervor.
Schlüsselwörter
Clusteranalyse, Gruppierung, Datenanalyse, Taxonomie, Anwendungsgebiete, Voraussetzungen, Verfahren, Clustering, Density-Based Clustering, Textanalyse.
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- Guillaume Ejangue (Autor), 2017, Kurzzusammenfassung zur Cluster Analysis, Múnich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/503702
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