Wieso Clusteranalyse?
Die Clusteranalyse ist eine wichtige Disziplin des Data-Mining, des Analyseschritts des Knowledge-Discovery-in-Databases-Prozesses. Bei der Clusteranalyse ist das Ziel, neue Gruppen in den Daten zu identifizieren (im Gegensatz zur Klassifikation, bei der Daten bestehenden Klassen zugeordnet werden).
Warum Clusterbildung?
Ein Cluster ermöglicht den schnellen und direkten Austausch von Wissen. Eine gute lokale Vernetzung trägt dazu bei, global zu bestehen. Geilinger: Vor allem im High-Tech-Bereich entstehen Cluster häufig durch Startup-Aktivitäten aus Hochschulen und sind darum um diese herum konzentriert.
Was bedeutet Clustering?
Als Cluster (gelegentlich auch Ballungen) bezeichnet man in der Informatik und Statistik eine Gruppe von Datenobjekten mit ähnlichen Eigenschaften. Die Menge der in einem Datensatz gefundenen Cluster bezeichnet man als Clustering, Verfahren zur Berechnung einer solchen Gruppierung als Clusteranalyse.
Was macht k means?
Ein k-Means-Algorithmus ist ein Verfahren zur Vektorquantisierung, das auch zur Clusteranalyse verwendet wird. Dabei wird aus einer Menge von ähnlichen Objekten eine vorher bekannte Anzahl von k Gruppen gebildet. Dabei bevorzugt der Algorithmus Gruppen mit geringer Varianz und ähnlicher Größe.
Was ist eine Clusteranalyse Wann und wie wird sie angewendet?
Die Clusteranalyse bietet den Anwendern ein breites Spektrum an Algorithmen zur Gruppierung an. Wird die gewünschte Anzahl festgelegt, werden die einzelnen Objekte mit Hilfe eines Algorithmus so lange zwischen den Clustern umgeordnet, bis ein Optimum erreicht ist.
Was ist ein industriecluster?
„Zum Cluster Agribusiness gehören die Bereiche Ernährungsgewerbe, Nahrungsmittelhandel und Gastronomie aber natürlich auch Produktion und Handel mit landwirtschaftlichen Produktionsmitteln, sowie die verschiedensten Dienstleistungen“, umreißt Prof. Dr. Hans-Ulrich Hensche das wirtschaftliche Gefüge der Agrarwirtschaft.