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dc.contributor.authorButtler, Günteren
dc.contributor.authorFickel, Normanen
dc.date.accessioned2009-11-17-
dc.date.accessioned2010-01-13T14:06:16Z-
dc.date.available2010-01-13T14:06:16Z-
dc.date.issued1995-
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10419/29573-
dc.description.abstractZiel einer Clusteranalyse ist es, eine Menge von Objekten anhand gegebener Merkmale in möglichst homogene Gruppen aufzuteilen. Probleme treten immer dann auf, wenn Merkmale unterschiedlichen Skalenniveaus vorliegen. Vorgeschlagen wird, durch eine geeignete Normierung vom Skalenniveau zu abstrahieren. Dies geschieht, indem die merkmalsspezifischen paarweisen Abstände durch die jeweiligen durchschnittlichen paarweisen Abstände dividiert werden. Ergebnis sind nicht nur dimensionslose, sondern auch in der Streuung vereinheitlichte Werte, die zu einem Gesamtabstand von je zwei Objekten addiert werden können. Als Maß für die Güte der Klassifikation kann der Anteil der paarweisen Distanzen zwischen den Klassen verwendet werden, und zwar sowohl insgesamt als auch gesondert für die einzelnen Merkmale.en
dc.language.isogeren
dc.publisher|aFriedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnburg, Lehrstuhl für Statistik und Ökonometrie |cNürnbergen
dc.relation.ispartofseries|aDiskussionspapier |x02/1995en
dc.subject.ddc330en
dc.titleClusteranalyse mit gemischtskalierten Merkmalen-
dc.type|aWorking Paperen
dc.identifier.ppn613010043en
dc.rightshttp://www.econstor.eu/dspace/Nutzungsbedingungenen
dc.identifier.repecRePEc:zbw:faucse:021995en

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