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Ziel der vorliegenden Untersuchung war es, Aufschluß über die unterschiedliche Qualität hierarchischer und nicht-hierarchischer (partionierender) Clusteranalyseverfahren zu gewinnen. Die Reproduktionsgüte beider Clusteranalyse-Varianten wurde anhand von 200 Monte-Carlo-Datensätzen (multivariat normalverteilte Mixturen) zu überprüfen versucht, wobei jeweils unterschiedliche Proportionen der Daten-Elemente klassifiZiert werden mußten. Es zeigte sich, daß insgesamt gesehen die hierarchischen Algorithmen nach WARD und LANCE-WILUAMS am besten dazu in der Lage waren, die vorgegebenen Datenstrukturen zu reproduzieren, andererseits aber die herangezogenen partitionierenden KMEANS-Verfahren nicht schlechter abschnitten, wenn die Lösung der WARD-Technik als Start-Partition vorgegeben wurde.