TY  - JOUR
A1  - Schneider, Wolfgang
A1  - Scheibler, D.
T1  - Probleme und Möglichkeiten bei der Bewertung von Clusteranalysen: I. Ein Überblick über einschlägige Evaluationsstudien
T1  - On the evaluation of dustering algorithms: An integrative review
T1  - Procédés de Cluster-analyse
N2  - Es wird ein Oberblick über Evaluationsstudien gegeben, die sich mit der Validität von Clusteranalyse-Algorithmen befassen. Im Anschluß an die Diskussion möglicher Bewertungskriterien werden Vergleichsuntersuchungen näher analysiert und danach geordnet, ob sie empirische Datensätze, Plasmaden oder Monte-Carlo-Datensätze als Evaluationsgrundlage benutzen. Die Obersicht über komplexer angelegte Monte-Carlo-Studien zeigt die unterschiedliche Qualität der verfügbaren Clusteranalyse-Algorithmen auf, macht andererseits aber auch deutlich, daß bestimmte hierarchisch-agglomerative Verfahren wie etwa die Methoden nachWARD oder LANCE-WILLIAMS bzw. iterativpartitionierende Prozeduren wie etwa die KMEANS-Algorithmen als relativ robuste Klassifikationsverfahren gelten können.
N2  - This paper presents a critical review of research on the evaluation of dustering algorithms. The review includes studies using empirical data sets and studies using so-called "plasmodes" (i. e., empirical data sets with known distributional parameters), but particularly concentrates on investigations using Monte-cario data sets. Although it turns out to be very difficult to come to a valid evaluation of the various clustering algorithms, hierarchical-agglomerative procedures like WARDsand LANCE-WILUAMs methods as well as the KMEANS algorithms appear to be most robust.
N2  - L'article suivant pn!sente une revue des etudes d'evaluation qui relevent de validite d'analyse de Cluster-Algorithme. Des experiences de comparaison sont analysees et classees a Ia Suite de la discution de criteres de jugement possible. Ceux-ci suivent un ordre donne par l'utilisation de donnees qui ont ete relevees empiriquement, «Plasmoden>> ou bien de donnees empiriquement accumulees selon Je principe d'evaluation de Monte-Carlo. La revue d'etude complexe Monte-Carlo montre Ia difference qualitative des analyses Cluster algorithme et, d'autre part met clairement en valeur, que des procedes hierarchiques-agglomeratifs, comme la methode de WARD ou LANCE-WILLIAMS, par exemple - c'est-a-dire des procedes «iteratif-partitionierende» {iteratif comme par exemple, les algorithmes KMEANS, qui peuvent etre consideres comme procedes de classification robuste.
KW  - Cluster-Analyse
KW  - Methode
Y1  - 1983
UR  - https://opus.bibliothek.uni-wuerzburg.de/frontdoor/index/index/docId/6962
UR  - https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:bvb:20-opus-87288
ER  -