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Papers of the 8th DGOR Annual Meeting / Vorträge der 8. DGOR Jahrestagung pp 185–198Cite as

Mathematisch-statistische Modelle in der Clusteranalyse

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Part of the book series: Proceedings in Operations Research 8 ((ORP,volume 1978))

Zusammenfassung

Bei der Lösung vieler theoretischer und praktischer Probleme aus Forschung und Technik erweist es sich als zweckmäßig, die betrachtete Menge von Objekten (Personen, Dingen, ...) anhand ihrer Eigenschaften in kleinere, homogene Teilmengen (Klassen, Gruppen, “Cluster”) zu zerlegen derart, daß Objekte innerhalb derselben Gruppe weitgehend “ähnliche” Eigenschaften aufweisen und Objekte verschiedener Gruppen möglichst unterschiedlich, “unähnlich” sind. Der Nutzen einer solchen Gruppenbildung (Klassifikation) liegt darin, daß die Objekte jeder Gruppe einheitlich behandelt bzw. gruppenspezifisch untersucht werden können oder daß man die Gruppe als repräsentativ für einen “Objekttyp” ansehen kann. Als Beispiel sei die Einrichtung von Lohngruppen, Leistungsklassen, Sachgruppen (bei Bibliotheken), Qualitätsklassen, Warengruppen o.a. genannt; weitere Anwendungsbeispiele findet man bei SPÄTH 1977. Wichtig ist insbesondere die Erkennung “natürlicher” Objektklassen zum Zweck der Datenanalyse, Hypothesenbildung und Informationsverdichtung.

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  1. Aachen, Deutschland

    H. H. Bock

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  1. H. H. Bock
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K.-W. Gaede D. B. Pressmar Ch. Schneeweiß K.-P. Schuster O. Seifert

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© 1979 Springer-Verlag Berlin Heidelberg

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Bock, H.H. (1979). Mathematisch-statistische Modelle in der Clusteranalyse. In: Gaede, KW., Pressmar, D.B., Schneeweiß, C., Schuster, KP., Seifert, O. (eds) Papers of the 8th DGOR Annual Meeting / Vorträge der 8. DGOR Jahrestagung. Proceedings in Operations Research 8, vol 1978. Physica, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-642-99749-5_22

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  • DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-642-99749-5_22

  • Publisher Name: Physica, Heidelberg

  • Print ISBN: 978-3-7908-0212-2

  • Online ISBN: 978-3-642-99749-5

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