LITERATUR

Optimierung und Validierung in der Clusteranalyse

Obwohl bei der Clusteranalyse nur wenig Informationen vorab vorliegen, können einige Aspekte zur Optimierung und Validierung vorgestellt werden.
Neben der Beurteilung (fehlende Messpunkte, Korrelationen) und Behandlung (Skalierung) der originalen Messwerte wird den abgeleiteten Hauptkomponenten (bzw. Ladungen) eine besondere Bedeutung beigemessen. Insbesondere die Bestimmung der optimalen Hauptkomponenten-Zahl mit Hilfe der Bootstrapping-Variante der Kreuzvalidierung wird beschrieben.
Zur Validierung wird als Maß für die Unterscheidung der Cluster der Davies Bouldin Index herangezogen, daneben wird die Objektzuordnung mit den Kriterien %CC-Wert und %MS-Wert eingeführt und eingesetzt.