Clusteranalyse : : Anwendungsorientierte Einführung in Klassifikationsverfahren / / Johann Bacher, Knut Wenzig, Andreas Pöge.

• Superior document: Title is part of eBook package: De Gruyter DGBA Business and Economics 2000 - 2014
• VerfasserIn: Bacher, Johann,; Pöge, Andreas,; Wenzig, Knut,
• MitwirkendeR: Leitgüb, Heinz,
• Place / Publishing House: Berlin ;, Boston : : Oldenbourg Wissenschaftsverlag, , [2011]; ©2010
• Year of Publication: 2011
• Edition: 3., erg., vollst. überarb. und neu gestaltete Aufl.
• Language: German
• Physical Description: 1 online resource (538 p.)
• Other title: Front Matter --; Unvollstündige Clusteranalyseverfahren --; 2 Einleitende übersicht --; 3 Multiple Korrespondenzanalyse --; 4 Nichtmetrische mehrdimensionale Skalierung --; 5 Weitere rüumliche Darstellungsverfahren --; Deterministische Clusteranalyseverfahren --; 6 Einleitende übersicht --; 7 Gewichtung und Transformation von Variablen --; 8 Unühnlichkeits- und ühnlichkeitsmaüe --; 9 Nüchste-Nachbarn- und Mittelwertverfahren --; 10 Reprüsentanten-Verfahren --; 11 Hierarchische Verfahren zur Konstruktion von Clusterzentren --; 12 K-Means-Verfahren --; Probabilistische Clusteranaylseverfahren --; 13 Einleitende übersicht --; 14 Latente Profilanalyse --; 15 Analyse latenter Klassen für nominale, ordinale und gemischtskalierte Variablen --; 16 Latent-GOLD-Ansatz --; 17 Weiterentwicklungen und Modifikationen --; Spezielle Anwendungsfragen --; 18 Häufig gestellte Anwendungsfragen --; 19 Klassifikation von Verlüufen mittels Optimal Matching --; 20 Formale Gültigkeitsprüfung und Konsensuslüsungen --; Back Matter
• Format: Mode of access: Internet via World Wide Web.
• ISBN: 9783486710236; 9783110635737; 9783110345650
• DOI: 10.1524/9783486710236
• Access: restricted access
• Hierarchical level: Monograph
• Statement of Responsibility: Johann Bacher, Knut Wenzig, Andreas Pöge.

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