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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.