Clusteranalyse, Klassifikation und Datentiefe (Quantitative Ökonomie)
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Die Unterteilung von Objekten in homogene Gruppen erweist sich in vielen Bereichen des Alltags, aber auch in den verschiedenen Fachgebieten der Wirtschaftswissenschaften und vielen anderen wissenschaftlichen Disziplinen wie der Medizin, der Psychologie und der Biologie als sehr hilfreich. Bei der Gruppenbildung (Clusteranalyse) wird eine Unterteilung eines Datensatzes in Gruppen mit möglichst geringer Streuung angestrebt: Die Objekte in einer Gruppe sollen sich nah am Zentrum der jeweiligen Gruppe befinden. Diese Arbeit gibt für Objekte mit metrischen Merkmalen einen Überblick über die wichtigsten Verfahren zur Clusteranalyse und zur Klassifikation einzelner Objekte. Es wird weiter dargestellt, wie sich Datentiefen (Maßzahlen für die Zentralität eines Objekts) als nützliche Instrumente für diese Aufgabenbereiche einsetzen lassen. Vergleiche mit bewährten Verfahren belegen die Vorteile aber auch die Grenzen der neu entwickelten Methoden.

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