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@book{ Wiedenbeck2001, title = {Klassifikation mit Clusteranalyse: grundlegende Techniken hierarchischer und K-means-Verfahren}, author = {Wiedenbeck, Michael and Züll, Cornelia}, year = {2001}, series = {GESIS-How-to}, pages = {18}, volume = {10}, address = {Mannheim}, publisher = {Zentrum für Umfragen, Methoden und Analysen -ZUMA-}, urn = {https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:0168-ssoar-201428}, abstract = {'Nach einer Einführung in die Ziele der Clusteranalyse werden die Grundprinzipien der Algorithmen hierarchisch-agglomerativer und K-means-Verfahren dargestellt. Ein Schwerpunkt liegt auf der graphischen Darstellung der Ergebnisse. Außerdem werden einige Verfahren zur Validierung von Clusterlösungen, wie der Vergleich von Lösungen hierarchisch-agglomerativer Verfahren mit K-means-Lösungen sowie Monte-Carlo-Verfahren zur Exploration des Einflusses von Startbedingungen bei K-means-Verfahren, vorgestellt.' (Autorenreferat)'The paper presents a short introduction to the aims of cluster analysis and describes the principles of hierarchical-agglomerative and K-means procedures. Graphical representations play an important role, while validation, for example by comparison of different hierarchical and K-means solutions or by Monte-Carlo simulations, is an important issue.' (author's abstract)|}, keywords = {statistical analysis; classification; Cluster-Analyse; statistische Analyse; Algorithmus; cluster analysis; validation; Analyseverfahren; Validierung; algorithm; comparison; analysis procedure; Klassifikation; procedure; Vergleich; Verfahren}}