Deutsch
 
Datenschutzhinweis Impressum
  DetailsucheBrowse

Datensatz

DATENSATZ AKTIONENEXPORT
Zur Ablage hinzufügen
 Lokale TagsFreigabegeschichteDetailsÜbersicht
  The complete non-hierarchical cluster analysis

Gerstengarbe, F.-W., Werner, P. (1999): The complete non-hierarchical cluster analysis, (PIK Report ; 50), Potsdam : Potsdam-Institut für Klimafolgenforschung.

Item is

 

einblenden: alle ausblenden: alle

Basisdaten

einblenden: ausblenden:
Datensatz-Permalink: https://publications.pik-potsdam.de/pubman/item/item_10247 Versions-Permalink: https://publications.pik-potsdam.de/pubman/item/item_10247_3
Genre: Bericht

Dateien

einblenden: Dateien
ausblenden: Dateien
:
pr50.pdf (Verlagsversion), 882KB
Öffnen   Speichern
Datei-Permalink:
https://publications.pik-potsdam.de/pubman/item/item_10247_3/component/file_32628/pr50.pdf
Name:
pr50.pdf
Beschreibung:
-
OA-Status:
Keine Angabe
Sichtbarkeit:
Öffentlich
MIME-Typ / Prüfsumme:
application/pdf / [MD5]
Technische Metadaten:
Öffnen
Copyright Datum:
-
Copyright Info:
-
Lizenz:
-

Externe Referenzen

einblenden:
ausblenden:
externe Referenz:
https://www.pik-potsdam.de/en/output/publications/pikreports (Verlagsversion)
Beschreibung:
-
OA-Status:
Keine Angabe

Urheber

einblenden:
ausblenden:
 Urheber:
Gerstengarbe, Friedrich-Wilhelm1, Autor           
Werner, P.C.2, Autor
Affiliations:
1Potsdam Institute for Climate Impact Research, ou_persistent13              
2Potsdam Institute for Climate Impact Research and Cooperation Partners, ou_persistent13              

Inhalt

einblenden:
ausblenden:
Schlagwörter: -
 Zusammenfassung: Cluster analysis contains several multivariate methods for the separation of patterns (clusters). Definition of the optimum, or globally best, cluster analysis is an unresolved issue. Two methods are of special importance: 1. The statistical security of cluster separation. 2. The definition of the optimal number of clusters. On the basis of non-hierachical minimum-distance cluster analysis a new method is described that allows a separation of clusters in a statistically well-founded way. Applying this extended non-hierarchical cluster analysis algorithm, the following additional problems need to be solved: The generation of a suitable initial partition, the estimation of the initial number of clusters, and the error reduction by delimitation of the level of significance for cluster separation. The following solutions are proposed: Random ranking of the initial partition, derivation of the cluster number using target function and Pettitt-test, and estimation of outliers including a new classification with the clusters. The complete method is tested and discussed using a theoretical and a practical example. For the practical example, a climate classification of Europe is established which shows that the proposed improvements can be of great practical relevance.

Details

einblenden:
ausblenden:
Sprache(n): eng - English
 Datum: 19991999
 Publikationsstatus: Final veröffentlicht
 Seiten: -
 Ort, Verlag, Ausgabe: Potsdam : Potsdam-Institut für Klimafolgenforschung
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: -
 Identifikatoren: eDoc: 243
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

einblenden:

Entscheidung

einblenden:

Projektinformation

einblenden:

Quelle 1

einblenden:
ausblenden:
Titel: PIK Report
Genre der Quelle: Reihe
 Urheber:
Potsdam-Institut für Klimafolgenforschung, Herausgeber              
Affiliations:
-
Ort, Verlag, Ausgabe: Potsdam : Potsdam-Institut für Klimafolgenforschung
Seiten: - Band / Heft: 50 Artikelnummer: - Start- / Endseite: - Identifikator: ISSN: 1436-0179