Cluster Analyse

Question 1

Welches Agglomerationsverfahren verwendet man zur Identifikation von Extremwerten (“Außreizern)

Cluster Analyse

Answer 1

• Single Linkage
• betrachtet geringste Distanz zw. Clustern

Question 2

Was versteht man unter “complete Linkage” im Rahmen von Clusteranalysen?

Answer 2

Das ist die Längste Distanz innerhalb eines Clusters, wo die Ähnlichkeit liegt

Question 3

Welcher Agglomeration Clusteralgorithmus wird in den meisten fällen bei ausschließlich metrischen Daten verwendet ?

Answer 3

• Distanzmaße: Euklidische Distanz
• direkte Distanz zwischen 2 Punkten
• setzt metrische Daten voraus

Question 4

Was muss bei einer Fragestellung im Fokus stehen, damit es sinnvoll ist, den Korrelationskoeffizienten als Ähnlichkeitsmaß für Clusteranalysen zu verwenden ?

Answer 4

• Sinnvoll wenn Fragestellung auf Beziehung zwischen den Variablen abzielt

Question 5

beschreibe mit eigenen Worten wie das kmeans- Clustering abläuft

Answer 5

1) Cluster geben wir vor
2) Zuordnung der Fälle in Abhängigkeit der Cluster - Varianz
3) Distanz berechnen
4) Schwerpunkte berechnen (in Schwerpunkte kreuze setzen)
5) Scheuen an welchem Punkt welcher am nächsten liegt

Question 6

Oft macht man vor einer Clusteranalyse noch eine Hauptkomponentenanalyse.
Warum wird diese durchgeführt ?

Answer 6

• Oft korrelieren die Daten miteinander (sind nicht unabhängig)
• was man bei Clusteranalyse nicht will
• da sie sonnst Ergebnisse verzerren

Question 7

Was bedeutet es inhaltlich, wenn man eine Clusteranalyse mit hoch korrelierten Variablen durchführt (ohne PCA vorher)

Answer 7

Implizite Gewichtung
- Variablen korrelieren miteinander
- & schlimmstenfalls liegt eine Gewichtung vor

Question 8

nenne die 4 wichtigsten Eigenschaften, die Clustervariablen idealerweise erfüllen sollen !!!!

Answer 8

1) Gruppierungsrelevant
2) Trennkraft
3) Messbarkeit
4) Clusterstabilität