Course Details

Methoden der Datenrepräsentation und Klassifikation

Course: 080 386 | Time: Thu 14-16 | Room: FNO 02/74 | Term: Winter 2015/2016

Jeworutzki

  • Teilnahmevoraussetzungen*

Abschluss des Moduls „Forschungsmethoden und Statistik“
Das Seminar behandelt fortgeschrittene statistische Klassifikationsverfahren und deren rechentechnische Umsetzung mit dem Statistikprogramm R.

Die geplanten Themen der Veranstaltung sind:

  • Ziele von Klassifikationsverfahren und Gütekriterien für Klassifikationen
  • Abstandskonstruktionen
  • Multidimensionale Skalierung
  • Hierarchische und nicht-hierarchische Clusterverfahren
  • Modellbasierte Klassifikationsverfahren
  • Validierung von Klassifikationslösungen

Literatur

  • Backhaus et al. (2011): Multivariate Analysemethoden. Eine anwendungsorientierte Einführung. 13., überarbeitete Auflage, Springer.
  • Bailey, K. D. (1994): Typologies and taxonomies . Sage.
  • Cox, T. F./Cox, M. A. A. (2001): Multidimensional scaling . 2. Auflage, Chapman & Hall/CRC.
  • Hennig, C. (2007): Cluster-wise assessment of cluster stability . In: Computational Statistics & Data Analysis, Nr. 52. 258–271.
  • Kaufman, L. & Rousseeuw, P. J. (1990): Finding groups in data . Wiley,

Leistungsnachweise
Leistungs- und Studiennachweise können durch das regelmäßige Lösen von Übungsaufgaben erworben werden.