Ähnlichkeitsmaß => Clustern von Variablen
Distanzmaß => Clustern von Objekten
=> Die K-Means-Clusteranalyse basiert auf der euklidischen Distanz
Quadrierung, um positive/negative Vorzeichen zu eliminieren zwischen den Objekten
Clusterbildung: nach und nach werden Objekte fusioniert, die die geringsten quadrierten euklidischen Distanz zueinander aufweisen
Die quadrierte euklidische Distanz der Objekte innerhalb eines Clusters kann auch als Varianz innerhalb des Clusters interpretiert werden
Reliabilität
Validität
Objektivität
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