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Austauschverfahren

Ausgangspunkt ist eine disjunkte Klassifika­tion K° = {Ki0,. . .,Ks0}, die entweder zufällig gewählt oder geeignet berechnet wird (partitionierende Clusteranalyse). Für ei­nen vorgegebenen Bewertungsindex der Form b(K) (Distanzen) sucht man verbes­serte Klassifikationen k\',k 2,. . . mit b(K\') > b(K2) > . . . nachfolgender Vorschrift: 1) Für alle Objekte wird geprüft, ob b(Kv) kleiner wird, wenn i aus seiner Klasse in eine andere Klasse wechselt. 2) Ggf. nehme man den Wechsel vor, der die maximale Abnahme von b(Kv) bewirkt, und erhält b(Kv + \'). 3) Man iteriere, bis keine weitere Verkleine­rung von b mehr möglich ist. Das Verfahren liefert ein lokal optimales Op­timum. Da in jedem Schritt nur ein Objekt die Klasse wechselt, führt dieses Verfahren relativ langsam zum Ziel. Es empfiehlt sich daher, zunächst das Verfahren der Iterier- ten Minimaldistanzpartition anzuwenden, um schnell in die Nähe einer günstigen Lö­sung zu gelangen. Anschließend nutzt man das angegebene Austauschverfahren. Liegt die Klassenzahl s nicht von vornher­ein fest, so wird man die Berechnungen für mehrere s durchführen. Bspw. kann man s durch geeignete Klassenfusionen (Agglo- merative Clusteranalyse) verkleinern oder durch Klassenaufspaltungen (Divisive Clusteranalyse) vergrößern. Die Auswahl von s erfolgt dann im Anschluß an die wie­derholte Anwendung des Austauschverfah­rens durch das Ellbogenkriterium.

Literatur:  Späth, H., Cluster-Formation und -Analyse, München, Wien 1983.

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