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Produkt zum Begriff Clusteranalyse:
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Mitel Protokollierung, Auswertung & Statistik
Mitel Protokollierung, Auswertung & Statistik - Lizenz
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Datenanalyse mit Python (McKinney, Wes)
Datenanalyse mit Python , Die erste Adresse für die Analyse von Daten mit Python Das Standardwerk in der 3. Auflage, aktualisiert auf Python 3.10 und pandas 1.4 Versorgt Sie mit allen praktischen Details und mit wertvollem Insiderwissen, um Datenanalysen mit Python erfolgreich durchzuführen Mit Jupyter-Notebooks für alle Codebeispiele aus jedem Kapitel Erfahren Sie alles über das Manipulieren, Bereinigen, Verarbeiten und Aufbereiten von Datensätzen mit Python: Aktualisiert auf Python 3.10 und pandas 1.4, zeigt Ihnen dieses konsequent praxisbezogene Buch anhand konkreter Fallbeispiele, wie Sie eine Vielzahl von typischen Datenanalyse-Problemen effektiv lösen. Gleichzeitig lernen Sie die neuesten Versionen von pandas, NumPy und Jupyter kennen. Geschrieben von Wes McKinney, dem Begründer des pandas-Projekts, bietet Datenanalyse mit Python einen praktischen Einstieg in die Data-Science-Tools von Python. Das Buch eignet sich sowohl für Datenanalysten, für die Python Neuland ist, als auch für Python-Programmierer, die sich in Data Science und Scientific Computing einarbeiten wollen. Daten und Zusatzmaterial zum Buch sind auf GitHub verfügbar. Aus dem Inhalt: Nutzen Sie Jupyter Notebook und die IPython-Shell für das explorative Computing Lernen Sie Grundfunktionen und fortgeschrittene Features von NumPy kennen Setzen Sie die Datenanalyse-Tools der pandas-Bibliothek ein Verwenden Sie flexible Werkzeuge zum Laden, Bereinigen, Transformieren, Zusammenführen und Umformen von Daten Erstellen Sie interformative Visualisierungen mit matplotlib Wenden Sie die GroupBy-Mechanismen von pandas an, um Datensätze zurechtzuschneiden, umzugestalten und zusammenzufassen Analysieren und manipulieren Sie verschiedenste Zeitreihendaten Erproben Sie die konkrete Anwendung der im Buch vorgestellten Werkzeuge anhand verschiedener realer Datensätze , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen , Auflage: 3. Auflage, Erscheinungsjahr: 20230302, Produktform: Kartoniert, Titel der Reihe: Animals##, Autoren: McKinney, Wes, Übersetzung: Lichtenberg, Kathrin~Demmig, Thomas, Auflage: 23003, Auflage/Ausgabe: 3. Auflage, Seitenzahl/Blattzahl: 556, Keyword: Big Data; Data Mining; Data Science; IPython; Jupyter; Jupyter notebook; NumPy; Python 3.10; matplotlib; pandas 1.4, Fachschema: Data Mining (EDV)~Analyse / Datenanalyse~Datenanalyse~Datenverarbeitung / Simulation~Informatik~Informationsverarbeitung (EDV)~Internet / Programmierung~Programmiersprachen, Fachkategorie: Programmier- und Skriptsprachen, allgemein, Warengruppe: HC/Programmiersprachen, Fachkategorie: Data Mining, Thema: Verstehen, Text Sprache: ger, Originalsprache: eng, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: Dpunkt.Verlag GmbH, Verlag: Dpunkt.Verlag GmbH, Verlag: O'Reilly, Länge: 241, Breite: 168, Höhe: 35, Gewicht: 999, Produktform: Kartoniert, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, Vorgänger: 2660049, Vorgänger EAN: 9783960090809 9783960090007 9783864903038 9783958750739, andere Sprache: 9781491957660, Herkunftsland: DEUTSCHLAND (DE), Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Kennzeichnung von Titeln mit einer Relevanz > 30, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0120, Tendenz: -1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel,
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Fahrmeir, Ludwig: Statistik
Statistik , Dieses Lehrbuch liefert eine umfassende Darstellung der deskriptiven und induktiven Statistik sowie moderner Methoden der explorativen Datenanalyse. Dabei stehen inhaltliche Motivation, Interpretation und Verständnis der Methoden im Vordergrund. Unterstützt werden diese durch zahlreiche Grafiken und Anwendungsbeispiele, die auf realen Daten basieren, sowie passende exemplarische R -Codes und Datensätze. Die im Buch beschriebenen Ergebnisse können außerdem anhand der online zur Verfügung stehenden Materialien reproduziert sowie um eigene Analysen ergänzt werden. Eine kurze Einführung in die freie Programmiersprache R ist ebenfalls enthalten. Hervorhebungen erhöhen die Lesbarkeit und Übersichtlichkeit. Das Buch eignet sich als vorlesungsbegleitende Lektüre, aber auch zum Selbststudium. Für die 9. Auflage wurde das Buch inhaltlich überarbeitet und ergänzt. Leserinnen und Leser erhalten nun in der Springer-Nature-Flashcards-App zusätzlich kostenfreien Zugriff auf über 100 exklusive Lernfragen, mit denen sie ihr Wissen überprüfen können. Die Autorinnen und Autoren Prof. Dr. Ludwig Fahrmeir war Professor für Statistik an der Universität Regensburg und der LMU München. Prof. Dr. Christian Heumann ist Professor am Institut für Statistik der LMU München. Dr. Rita Künstler war wissenschaftliche Mitarbeiterin am Institut für Statistik der LMU München. Prof. Dr. Iris Pigeot ist Professorin an der Universität Bremen und Direktorin des Leibniz-Instituts für Präventionsforschung und Epidemiologie - BIPS. Prof. Dr. Gerhard Tutz war Professor für Statistik an der TU Berlin und der LMU München. , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen
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Statistik unterrichten (Riemer, Wolfgang)
Statistik unterrichten , Ein innovativer Stochastikunterricht mit authentischen Fallbeispielen Ein Stochastikunterricht nach klassischem Muster ist linear aufgebaut: zuerst beschreibende Statistik, dann Wahrscheinlichkeitsrechnung, zum Abschluss beurteilende Statistik. Ein solcher Aufbau strebt nach formaler Exaktheit und Systematik. Aber verkennt er nicht die Neugierde und den Lebensweltbezug der Schüler:innen als treibende Kraft des Lernens? Statistik unterrichten ist eine erfrischend innovative Didaktik der Stochastik. Funktionierende Schulpraxis steht im Vordergrund, solide reflektierte Theorie dahinter. Auf der Grundlage eines umfassenden Wahrscheinlichkeitsbegriffs werden beschreibende Statistik, Wahrscheinlichkeitsrechnung und Kerngedanken beurteilender Statistik von Anfang an spiralcurricular miteinander vernetzt. Dies gelingt - handlungsorientiert - durch spannende und schulalltagstaugliche Fallbeispiele, in deren Zentrum Kinder und Jugendliche mit ihren Alltagsintuitionen und ihrem Interesse an realistischen Fragen stehen. Ziel ist ein nachhaltiger, kognitiv aktivierender Unterricht: Begriffe werden über konkrete Inhalte gebildet, als sinnstiftend erlebt und Zusammenhänge entdeckt. Ohne großen organisatorischen Aufwand lassen sich alle Experimente in einer Schulstunde ?vor Ort? realisieren. Das Buch ist modular aufgebaut, Kapitel lassen sich unabhängig voneinander lesen und werden durch wenige Paradigmen zusammengehalten: Pflege einen passenden Wahrscheinlichkeitsbegriff. Trenne Modell und Realität messerscharf und konsequent. Untersuche Zufallsschwankungen statt sie wegzuwünschen. Stelle authentische Probleme ins Zentrum. Nutze den ?didaktischen Dreisatz? Spekulieren-Experimentieren-Reflektieren. Der Band richtet sich an Referendarinnen und Referendare sowie Mathematik-Lehrkräfte beider Sekundarstufen, die spannende und erkenntnisreiche Unterrichtsstunden gestalten möchten, an die sich die Schüler:innen auch lange nach der Schulzeit mit Vergnügen erinnern. , Schule & Ausbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen , Erscheinungsjahr: 20231107, Produktform: Kartoniert, Autoren: Riemer, Wolfgang, Seitenzahl/Blattzahl: 144, Keyword: Beurteilende Statistik; Experimentieren; Glücksrad auf der schiefen Ebene; Grundvorstellungen; Hypothesen; Konfidenzintervall; Normalverteilung; Problemlösen; Riemerwürfel; Signifikanztest; Stochastik; Testgrößen; Wahrscheinlichkeit; kognitive Aktivierung, Fachschema: Mathematik / Didaktik, Methodik~Statistik~Pädagogik / Schule, Fachkategorie: Schule und Lernen, Bildungszweck: für die Sekundarstufe I~Für die Sekundarstufe, Warengruppe: HC/Didaktik/Methodik/Schulpädagogik/Fachdidaktik, Fachkategorie: Schulen, Thema: Verstehen, Text Sprache: ger, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: Kallmeyer'sche Verlags-, Verlag: Kallmeyer'sche Verlags-, Verlag: Kallmeyer'sche Verlagsbuchhandlung, Länge: 225, Breite: 158, Höhe: 11, Gewicht: 354, Produktform: Kartoniert, Genre: Sozialwissenschaften/Recht/Wirtschaft, Genre: Sozialwissenschaften/Recht/Wirtschaft, Herkunftsland: DEUTSCHLAND (DE), Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Kennzeichnung von Titeln mit einer Relevanz > 30, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0250, Tendenz: +1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel,
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Was sind die häufigsten Anwendungen von Clusteranalyse in der Datenanalyse?
Die häufigsten Anwendungen von Clusteranalyse in der Datenanalyse sind die Segmentierung von Kunden in Marketing, die Identifizierung von Gruppen mit ähnlichem Verhalten in sozialen Netzwerken und die Klassifizierung von medizinischen Patienten basierend auf Symptomen und Krankheitsverläufen. Clusteranalyse wird auch verwendet, um Muster in großen Datensätzen zu erkennen und Gruppen von ähnlichen Objekten zu identifizieren.
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Was sind die verschiedenen Anwendungsmöglichkeiten der Clusteranalyse in der Datenanalyse?
Die Clusteranalyse wird verwendet, um ähnliche Datenpunkte zu gruppieren und Muster in den Daten zu identifizieren. Sie kann zur Segmentierung von Kunden in Marketinganalysen, zur Identifizierung von Krankheitsclustern in der medizinischen Forschung und zur Erkennung von Anomalien in der Sicherheitsanalyse eingesetzt werden. Die Clusteranalyse hilft auch bei der Reduzierung der Dimensionalität von Daten und der Visualisierung von komplexen Datensätzen.
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Was sind die Vorteile und Herausforderungen beim Einsatz von Clusteranalyse in der Datenanalyse?
Die Vorteile der Clusteranalyse liegen in der Identifizierung von natürlichen Gruppierungen in den Daten, der Vereinfachung komplexer Datenstrukturen und der Möglichkeit zur Segmentierung von Zielgruppen. Herausforderungen können auftreten bei der Auswahl geeigneter Cluster-Algorithmen, der Interpretation der Ergebnisse und der Validierung der Clusterlösung. Es ist wichtig, die Daten sorgfältig zu bereinigen und zu transformieren, um aussagekräftige Cluster zu erhalten.
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Wie führt man eine Clusteranalyse manuell durch?
Um eine Clusteranalyse manuell durchzuführen, müssen zunächst die Datenpunkte und deren Merkmale definiert werden. Anschließend wird ein geeigneter Abstandsmesswert ausgewählt und die Distanzen zwischen den Datenpunkten berechnet. Danach werden die Datenpunkte in Gruppen (Cluster) eingeteilt, basierend auf ihrer Ähnlichkeit. Dieser Prozess wird iterativ wiederholt, bis die Cluster stabil sind und die gewünschte Anzahl erreicht ist.
Ähnliche Suchbegriffe für Clusteranalyse:
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Szenische Interpretation (Scheller, Ingo)
Szenische Interpretation , Theorie und Praxis eines handlungs- und erfahrungsbezogenen Literaturunterrichts in Sekundarstufe I und II Wie können Sie Ihre Schüler dazu motivieren, sich auf literarische Texte einzulassen? Wie finden Sie Wege und sprachliche Mittel für literarische Gespräche im Unterricht? Die Szenische Interpretation bietet Ihren Schülerinnen und Schülern Möglichkeiten, sich mit Texten und Figuren vor ihrem eigenen Erfahrungshorizont auseinander zu setzen. Ob Sie eine Szene aus einem Drama, Roman oder einer Kurzgeschichte ausgesucht haben die Begegnung mit fremden Verhaltensweisen fordert Ihre Schülerinnen und Schüler heraus, sich mit literarischen Figuren zu identifizieren oder von Ihnen abzugrenzen. Damit ist ein guter Ausgangspunkt für die Deutung einer Szene geschaffen! In diesem Buch finden Sie viele praxiserprobte Verfahren, mit denen Sie die Szenische Interpretation in Ihrem Unterricht einführen können. Die Beispiele für szenische Umsetzungen reichen von klassischen Autoren wie Friedrich Schiller über moderne wie Franz Kafka und Max Frisch bis hin zu zeitgenössischen wie Kirsten Boie und Bernhard Schlink Nutzen Sie die langjährigen Erfahrungen und praktischen Tipps für einen Zugang zur Literatur, der Ihnen und Ihren Schülerinnen und Schülern viel Spaß machen wird! , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen , Erscheinungsjahr: 200409, Produktform: Kartoniert, Autoren: Scheller, Ingo, Seitenzahl/Blattzahl: 264, Keyword: Literaturdidaktik; handlungsorientierter Unterricht; szenische Reflexion, Fachschema: Literaturunterricht / Lehrermaterial~Bildung / Bildungsmanagement~Bildungsmanagement~Management / Bildungsmanagement~Bildungspolitik~Politik / Bildung~Deutsch / Didaktik, Methodik, Fachkategorie: Bildungsstrategien und -politik~Unterricht und Didaktik: Sprache, Literatur, Lese- und Schreibfähigkeit, Bildungszweck: für die Sekundarstufe I, Fachkategorie: Unterrichtsmaterialien, Thema: Verstehen, Text Sprache: ger, Verlag: Kallmeyer'sche Verlags-, Verlag: Kallmeyer, Länge: 227, Breite: 159, Höhe: 20, Gewicht: 476, Produktform: Kartoniert, Genre: Sozialwissenschaften/Recht/Wirtschaft, Genre: Sozialwissenschaften/Recht/Wirtschaft, Herkunftsland: DEUTSCHLAND (DE), Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Kennzeichnung von Titeln mit einer Relevanz > 30, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0020, Tendenz: 0, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel,
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RESOL KM2 Kommunikationsmodul Visualisierung über VBus.net
RESOL KM2 KommunikationsmodulVisualisierung ueber VBus.netfuer die VBus.net AnbindungVorkonfektioniert mit VBus(R) - LeitungBestehend aus:1 x RESOL KM2 Kommunikationsmodul1 x Steckernetzteil inkl. Wechseladapter LeVel 61 x 2 m Ethernet (LAN) Leitung1 x Zubehoerbeutel1 x Anleitung 5-spr.1 x Token1 x PasswortaufkleberLeistungsaufnahme: < 1,75 WVersorgung: Eingangsspannung Steckernetzteil: 100 ... 240 V (50 ... 60 Hz)
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Behr, Andreas: Grundwissen Induktive Statistik
Grundwissen Induktive Statistik , Die Induktive Statistik bietet in der Praxis zahlreiche Anwendungsmöglichkeiten, u. a. Schätzfunktionen, Hypothesentests und Stichproben aus realen Gesamtheiten. Auf kompakte Art und Weise stellt diese 2., überarbeitete und erweiterte Auflage die Grundkenntnisse der Induktiven Statistik vor: Sie vermittelt die relevanten Begriffe, Methoden und Probleme. Zudem zeigt der Band auf, in welchem Kontext die Induktive Statistik in den Wirtschafts- und Sozialwissenschaften Anwendung findet. Ein Formelteil, Aufgaben mit Lösungen sowie neue Musterklausuren helfen dabei, das Gelernte schnell zu vertiefen. Kurzum: Der ideale Einstieg in das Thema für Studierende der Wirtschafts- und Sozialwissenschaften. , Bücher > Bücher & Zeitschriften
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Grundwissen Deskriptive Statistik (Behr, Andreas)
Grundwissen Deskriptive Statistik , Mit R-Code! Kenntnisse der Deskriptiven Statistik gehören für Studierende der Wirtschafts- und Sozialwissenschaften zum wichtigen Handwerkszeug. Auf kompakte Art und Weise stellt diese 3., überarbeitete und erweiterte Auflage die relevanten Fachtermini vor und vermittelt das Wichtigste zur Verteilung, Kerndichteschätzung, zu Maßzahlen sowie zur Korrelations- und Regressionsrechnung. Auch auf Konzentrationsmessung sowie Preis- und Mengenindizes geht sie ein. Übungen mit Lösungen, neue Musterklausuren und ein Formelteil unterstützen das Lernen. Kurzum: Der ideale Einstieg in das Thema für Studierende der Wirtschafts- und Sozialwissenschaften. , Bücher > Bücher & Zeitschriften , Auflage: 3. überarbeitete und erweiterte Auflage, Erscheinungsjahr: 20230925, Produktform: Kartoniert, Autoren: Behr, Andreas, Edition: REV, Auflage: 23003, Auflage/Ausgabe: 3. überarbeitete und erweiterte Auflage, Seitenzahl/Blattzahl: 276, Abbildungen: 43 schwarz-weiße Abbildungen, Keyword: Bedingte Häufigkeiten; Berliner Verfahren; Betriebswirtschaftslehre; Census; Deskriptive Statistik; Empirie; Euklidische Norm; Formelsammlung; Hirschman-Herfindahl-Koeffizient; Histogramme; Häufigkeitsverteilung; Indexziffern; Indizes; Kerndichteschätzung; Kernfunktionen; Kettenindizes; Klausuren; Konzentrationsmessung; Korrelation; Lagemaße; Lehrbuch; Lorenzkurve; Lösungen; Maßzahlen; Mengenindex; Messziffernmittelung; Mischeffekt; Niveaueffekt; PSID; Politikwissenschaft; Preisindex; Prüfungen; R-Code; Regression; Regressionsrechnung; Rosenbluth-Koeffizient; Saisonbereinigung; Schiefemaße; Sozialwissenschaften; Soziologie; Stabdiagramme; Statistik; Statistikklausuren, Fachschema: Betriebswirtschaft - Betriebswirtschaftslehre~Makroökonomie~Ökonomik / Makroökonomik~Ökonometrie~Statistik / Deskriptive Statistik~Statistik / Wirtschaftsstatistik~Wirtschaftsstatistik, Fachkategorie: Betriebswirtschaftslehre, allgemein, Bildungszweck: für die Hochschule, Fachkategorie: Ökonometrie und Wirtschaftsstatistik, Thema: Verstehen, Text Sprache: ger, Originalsprache: ger, Verlag: UTB GmbH, Verlag: UTB, Produktverfügbarkeit: 02, Länge: 182, Breite: 119, Höhe: 19, Gewicht: 296, Produktform: Kartoniert, Genre: Sozialwissenschaften/Recht/Wirtschaft, Genre: Sozialwissenschaften/Recht/Wirtschaft, Vorgänger: 2001066, Vorgänger EAN: 9783825253219 9783825248253, eBook EAN: 9783838561752, Herkunftsland: DEUTSCHLAND (DE), Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Kennzeichnung von Titeln mit einer Relevanz > 30, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0025, Tendenz: +1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Lagerartikel, Unterkatalog: Taschenbuch, WolkenId: 1537540
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Was ist eine Affinitätsmatrix und welche Rolle spielt sie in der Datenanalyse und der Clusteranalyse?
Eine Affinitätsmatrix ist eine quadratische Matrix, die die Ähnlichkeit zwischen Objekten oder Merkmalen darstellt. In der Datenanalyse wird sie verwendet, um Beziehungen zwischen Datenpunkten zu visualisieren und Muster zu erkennen. In der Clusteranalyse hilft die Affinitätsmatrix dabei, Gruppen von ähnlichen Datenpunkten zu identifizieren und zu gruppieren.
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Welche verschiedenen Anwendungsmöglichkeiten hat die Clusteranalyse in der Datenanalyse und wie können Unternehmen davon profitieren?
Die Clusteranalyse kann verwendet werden, um ähnliche Datenpunkte zu gruppieren und Muster zu identifizieren. Unternehmen können diese Erkenntnisse nutzen, um ihre Zielgruppen besser zu verstehen, personalisierte Marketingstrategien zu entwickeln und ihre Produkte und Dienstleistungen zu verbessern. Durch die Anwendung der Clusteranalyse können Unternehmen effizienter arbeiten, fundierte Entscheidungen treffen und ihre Wettbewerbsfähigkeit steigern.
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Was sind die Anwendungen der Clusteranalyse in verschiedenen Fachgebieten?
Die Clusteranalyse wird in der Marktforschung eingesetzt, um Kunden in Gruppen mit ähnlichen Eigenschaften zu segmentieren. In der Medizin wird sie genutzt, um Patienten mit ähnlichen Krankheitsverläufen zu identifizieren. In der Biologie hilft die Clusteranalyse bei der Klassifizierung von Organismen basierend auf genetischen Merkmalen.
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Was sind die grundlegenden Prinzipien und Anwendungen der Clusteranalyse?
Die Clusteranalyse ist ein Verfahren zur Identifizierung von Gruppen ähnlicher Objekte in einem Datensatz. Sie basiert auf dem Prinzip der Maximierung der Ähnlichkeit innerhalb der Cluster und der Unterschiede zwischen den Clustern. Anwendungen der Clusteranalyse umfassen die Segmentierung von Kunden, die Identifizierung von Krankheitsclustern und die Gruppierung von Textdokumenten.
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