Clusteranalyse : Anwendungsorientierte Einführung in Klassifikationsverfahren /
Bacher, Johann
Clusteranalyse : Anwendungsorientierte Einführung in Klassifikationsverfahren / Johann Bacher, Knut Wenzig, Andreas Pöge. - 3., erg., vollst. überarb. und neu gestaltete Aufl. - 1 online resource (538 p.)
Front Matter -- Unvollstündige Clusteranalyseverfahren -- Unvollstündige Clusteranalyseverfahren -- 2 Einleitende übersicht -- Unvollstündige Clusteranalyseverfahren -- 3 Multiple Korrespondenzanalyse -- Unvollstündige Clusteranalyseverfahren -- 4 Nichtmetrische mehrdimensionale Skalierung -- Unvollstündige Clusteranalyseverfahren -- 5 Weitere rüumliche Darstellungsverfahren -- Deterministische Clusteranalyseverfahren -- Deterministische Clusteranalyseverfahren -- 6 Einleitende übersicht -- Deterministische Clusteranalyseverfahren -- 7 Gewichtung und Transformation von Variablen -- Deterministische Clusteranalyseverfahren -- 8 Unühnlichkeits- und ühnlichkeitsmaüe -- Deterministische Clusteranalyseverfahren -- 9 Nüchste-Nachbarn- und Mittelwertverfahren -- Deterministische Clusteranalyseverfahren -- 10 Reprüsentanten-Verfahren -- Deterministische Clusteranalyseverfahren -- 11 Hierarchische Verfahren zur Konstruktion von Clusterzentren -- Deterministische Clusteranalyseverfahren -- 12 K-Means-Verfahren -- Probabilistische Clusteranaylseverfahren -- Probabilistische Clusteranaylseverfahren -- 13 Einleitende übersicht -- Probabilistische Clusteranaylseverfahren -- 14 Latente Profilanalyse -- Probabilistische Clusteranaylseverfahren -- 15 Analyse latenter Klassen für nominale, ordinale und gemischtskalierte Variablen -- Probabilistische Clusteranaylseverfahren -- 16 Latent-GOLD-Ansatz -- Probabilistische Clusteranaylseverfahren -- 17 Weiterentwicklungen und Modifikationen -- Spezielle Anwendungsfragen -- Spezielle Anwendungsfragen -- 18 Häufig gestellte Anwendungsfragen -- Spezielle Anwendungsfragen -- 19 Klassifikation von Verlüufen mittels Optimal Matching -- Spezielle Anwendungsfragen -- 20 Formale Gültigkeitsprüfung und Konsensuslüsungen -- Spezielle Anwendungsfragen -- Back Matter
restricted access http://purl.org/coar/access_right/c_16ec
Das Buch stellt eine systematische Einführung in die Clusteranalyseverfahren dar, die in zahlreichen Disziplinen Verwendung finden, zum Beispiel zur Bestimmung von unterschiedlichen Lebens- und Konsumstilen oder von Wertorientierungstypen. Die dritte Auflage wurde um eine Sammlung von Beispielen aus der Forschungspraxis, eine taxative Nennung und Beschreibung von Kriterien für eine gute Klassifikation erweitert. Sie berücksichtigt nun auch Distanzmaße für Verlaufsdaten, Missing Values-Behandlung mittels Clusteranalyse und Validierungsindizes. Daneben wurde als entscheidende Erweiterung des K-Means-Verfahrens die Methode der multiplen zufälligen Startwerte aufgenommen und Verallgemeinerungen, die andere Distanzfunktionen und Lageparameter nutzen, dargestellt. Den modellbasierten Verfahren, die eine Modellierung von komplexen Clustermodellen ermöglichen, wurde erheblich mehr Platz eingeräumt, und eine Einführung in die Bayes-Statistik wurde ergänzt. Im praktisch orientierten Teil werden häufig gestellte Anwenderfragen beantwortet und die Klassifikation von Verläufen mittels Optimal Matching, die Bildung von Konsensclustern und die formale Gültigkeitsprüfung dargestellt. In allen Teilen wurden konkrete praktische Anwendungsempfehlungen aufgenommen. Weitere Informationen unter: www.clusteranalyse.net
Mode of access: Internet via World Wide Web.
In German.
9783486584578 9783486710236
10.1524/9783486710236 doi
BUSINESS & ECONOMICS / Economics / General.
Clusteranalyse : Anwendungsorientierte Einführung in Klassifikationsverfahren / Johann Bacher, Knut Wenzig, Andreas Pöge. - 3., erg., vollst. überarb. und neu gestaltete Aufl. - 1 online resource (538 p.)
Front Matter -- Unvollstündige Clusteranalyseverfahren -- Unvollstündige Clusteranalyseverfahren -- 2 Einleitende übersicht -- Unvollstündige Clusteranalyseverfahren -- 3 Multiple Korrespondenzanalyse -- Unvollstündige Clusteranalyseverfahren -- 4 Nichtmetrische mehrdimensionale Skalierung -- Unvollstündige Clusteranalyseverfahren -- 5 Weitere rüumliche Darstellungsverfahren -- Deterministische Clusteranalyseverfahren -- Deterministische Clusteranalyseverfahren -- 6 Einleitende übersicht -- Deterministische Clusteranalyseverfahren -- 7 Gewichtung und Transformation von Variablen -- Deterministische Clusteranalyseverfahren -- 8 Unühnlichkeits- und ühnlichkeitsmaüe -- Deterministische Clusteranalyseverfahren -- 9 Nüchste-Nachbarn- und Mittelwertverfahren -- Deterministische Clusteranalyseverfahren -- 10 Reprüsentanten-Verfahren -- Deterministische Clusteranalyseverfahren -- 11 Hierarchische Verfahren zur Konstruktion von Clusterzentren -- Deterministische Clusteranalyseverfahren -- 12 K-Means-Verfahren -- Probabilistische Clusteranaylseverfahren -- Probabilistische Clusteranaylseverfahren -- 13 Einleitende übersicht -- Probabilistische Clusteranaylseverfahren -- 14 Latente Profilanalyse -- Probabilistische Clusteranaylseverfahren -- 15 Analyse latenter Klassen für nominale, ordinale und gemischtskalierte Variablen -- Probabilistische Clusteranaylseverfahren -- 16 Latent-GOLD-Ansatz -- Probabilistische Clusteranaylseverfahren -- 17 Weiterentwicklungen und Modifikationen -- Spezielle Anwendungsfragen -- Spezielle Anwendungsfragen -- 18 Häufig gestellte Anwendungsfragen -- Spezielle Anwendungsfragen -- 19 Klassifikation von Verlüufen mittels Optimal Matching -- Spezielle Anwendungsfragen -- 20 Formale Gültigkeitsprüfung und Konsensuslüsungen -- Spezielle Anwendungsfragen -- Back Matter
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Das Buch stellt eine systematische Einführung in die Clusteranalyseverfahren dar, die in zahlreichen Disziplinen Verwendung finden, zum Beispiel zur Bestimmung von unterschiedlichen Lebens- und Konsumstilen oder von Wertorientierungstypen. Die dritte Auflage wurde um eine Sammlung von Beispielen aus der Forschungspraxis, eine taxative Nennung und Beschreibung von Kriterien für eine gute Klassifikation erweitert. Sie berücksichtigt nun auch Distanzmaße für Verlaufsdaten, Missing Values-Behandlung mittels Clusteranalyse und Validierungsindizes. Daneben wurde als entscheidende Erweiterung des K-Means-Verfahrens die Methode der multiplen zufälligen Startwerte aufgenommen und Verallgemeinerungen, die andere Distanzfunktionen und Lageparameter nutzen, dargestellt. Den modellbasierten Verfahren, die eine Modellierung von komplexen Clustermodellen ermöglichen, wurde erheblich mehr Platz eingeräumt, und eine Einführung in die Bayes-Statistik wurde ergänzt. Im praktisch orientierten Teil werden häufig gestellte Anwenderfragen beantwortet und die Klassifikation von Verläufen mittels Optimal Matching, die Bildung von Konsensclustern und die formale Gültigkeitsprüfung dargestellt. In allen Teilen wurden konkrete praktische Anwendungsempfehlungen aufgenommen. Weitere Informationen unter: www.clusteranalyse.net
Mode of access: Internet via World Wide Web.
In German.
9783486584578 9783486710236
10.1524/9783486710236 doi
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