Besonderheiten bei der Clusteranalyse

Wenn Daten unterschiedliche Kenngrößen (nominal, ordinal, numerisch) aufweisen, dann Wähle... ist eine Normalisierung erforderlich. kann die Transformation von Attributen erforderlich sein. sollten Attribute ausgewählt oder Subspace-Clustering verwendet werden. Visualisierungen oder Centroide.
Wenn die Daten unterschiedliche Skalierungen aufweisen, dann Wähle... ist eine Normalisierung erforderlich. kann die Transformation von Attributen erforderlich sein. sollten Attribute ausgewählt oder Subspace-Clustering verwendet werden. Visualisierungen oder Centroide.
Wenn eine hohe Anzahl von Dimensionen vorliegt, dann Wähle... ist eine Normalisierung erforderlich. kann die Transformation von Attributen erforderlich sein. sollten Attribute ausgewählt oder Subspace-Clustering verwendet werden. Visualisierungen oder Centroide.
Cluster können dargestellt werden durch
Wähle... ist eine Normalisierung erforderlich. kann die Transformation von Attributen erforderlich sein. sollten Attribute ausgewählt oder Subspace-Clustering verwendet werden. Visualisierungen oder Centroide.