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Iterierte Minimaldistanzpartition

Verfahren der Clusteranalyse. Ausgangs­punkt ist eine disjunkte Klassifikation k° = {Ki0,.. .,Ks0} , die entweder zufällig ge­wählt oder geeignet berechnet wird (parti­tionierende Clusteranalyse). Für einen vor­gegebenen Bewertungsindex der Form v({i),K) (Distanzindex) sucht man verbes­serte Klassifikationen k1, k2,. . ., indem man für jedes Objekt i die Klasse K sucht, die den Wert v(|i|,K) minimiert. Aus kv entsteht Kv +1 durch
Iterierte Minimaldistanzpartition Dabei können mehrere Objekte die Klasse wechseln. Man erhält oft bereits nach weni­gen Schritten die Identität kv = kv +1 und bricht das Verfahren ab. Das Verfahren hat jedoch einige Nachteile. Das Verfahren kann in einen Zyklus münden, gelegentlich wird auch die Klassenzahl verringert. Ferner ver­zichtet man auch auf einen Index der Form b(Kv) (Distanzindex), der die Klassifika­tion explizit bewertet. Da eine Iterierte Minimaldistanzpartition jedoch im allgemeinen schnell in die Nähe einer günstigen Lösung führt, empfiehlt es sich, dieses Verfahren zu­nächst auf K° anzuwenden und anschließend ein Austauschverfahren zu nutzen.

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