Examples of using Clusteranalyse in German and their translations into English
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Medicine
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Political
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Official/political
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Political
Mehrdimensionale Analyse und Clusteranalyse.
Eine Clusteranalyse soll charakteristische Ländergruppen unterscheiden helfen.
Ein Vergleich auf Basis einer Clusteranalyse 2003 13 Wirtschaft im Wandel- X.
Eine Clusteranalyse versucht, Kunden abhängig ihrer Ähnlichkeit zu gruppieren.
Er promovierte 1984 mit einer Arbeit über Methoden der Clusteranalyse innerhalb des Data-Mining.
In der statistischen Clusteranalyse wird die Gruppenbildung innerhalb von Punktwolken untersucht.
Ein beliebter Ansatz der Klassen-Feststellung beinhaltet die Einteilung ähnlicher Gene oder Proben in Gruppen mit Hilfe des k-Means-Algorithmus oderhierarchischer Clusteranalyse.
Parallel Coordinates Plot und Clusteranalyse zur Eindeutigkeitsbewertung Praktische Anwendungsbeispiele.
Beim Aktualisieren des Berichts oder etwa bei einem Wechsel der Sicht, zum Beispiel zu einem anderen Monat,berechnet DeltaMaster die Clusteranalyse automatisch neu.
Clusteranalyse, Multidimensionale Skalierung, Regressionsanalyse und Conjoint Analyse.
Der gängigste Algorithmus zur partitionierenden Clusteranalyse ist der k-Means-Algorithmus, der auch für größere Datenmengen geeignet ist.
Die Clusteranalyse zur Gruppierung von Proben mit einer ähnlichen Phasenzusammensetzung wird ebenfalls unterstützt.
Drei BGM(Selbständigenhabitus, Persönlichkeitsgestaltung und Chancenoptimierung) konnten mittels der Clusteranalyse nicht trennscharf rekonstruiert werden.
Clusteranalyse bietet dem Vertriebsleiter einen wertvollen Input für die Entscheidungsfindung, Fokussierung und Priorisierung.
Ungerichtete Formen multivariater Analysedienen z. B. zur empirischen Bestimmung von Typologien, wie Clusteranalyse oder multiple Klassifikationsverfahren.
Die Clusteranalyse, die Hauptkomponenten-Analyse, kategorische Balkendiagramme und Kruskal-Wallis-Tests wurden StatTools hinzugefügt.
Die Similitätstheorie lehnt sich an die Geometrie,Metrik und Topologie an und bedient sich dabei der Verfahren der Multivarianten Statistik, Clusteranalyse, Chaosmathematik und Künstlichen Intelligenz.
Die Resultate einer Clusteranalyse werden oft als Dendrogramme dargestellt, welche die multidimensionalen Beziehungen als zweidimensionale Liniengrafik darstellen.
Die Statistiksoftware ClusCorr98® extrahiert Wissen aus umfangreichen undhochdimensionalen Datenmengen hauptsächlich mit adaptiven Methoden der Clusteranalyse, Klassifikation und multivariaten Graphik.
Sentiment-Analyse Idee der partitionierenden Clusteranalyse Der gängigste Algorithmus zur partitionierenden Clusteranalyse ist der k-Means-Algorithmus, der auch für größere Datenmengen geeignet ist.
LAZARSFELD 1937, durch eine fallvergleichende Kontrastierung(GERHARDT 1986, 1991a, 1991b)oder durch den Einsatz rechnergestützter Gruppierungsverfahren wie der Clusteranalyse(KUCKARTZ 1988, 1995, 1996) gruppiert werden.
Regressionsanalyse, Klassifizierung, Clusteranalyse, Kausalanalyse und Profilierung sind heute die Top-5 Data-Mining Methoden, die ein B2B-Vertriebsteams kennen muss.
Author: Hans Lohninger Alle agglomerativen Clusteralgorithmen, die auf der Lance-Williams-Gleichung basieren, haben den Nachteil,dass die gesamte Distanzmatrix während der Clusteranalyse berechnet werden muss.
Die Aussagen der Clusteranalyse stellen eine genaue und umfassende Mitteilung des Patienten über sich selbst und über die Ursachen seiner Erkrankung dar.
Wir wenden verschiedene Techniken für räumliche Interpolation, Pufferung,dreidimensionale Definition der Vision, Clusteranalyse, Bestimmung der Dichteverteilung, Topologie der Objekte und gegenseitige räumliche Beziehungen und andere an.
Die Clusteranalyse in Pivot- und Kreuztabellen funktioniert in DeltaMaster besonders einfach und benötigt keine Parameter oder Vorwissen- die Ergebnisse sprechen für sich.
Verlaufsstrukturen im Ausbildungs- und Erwerbssystem sollen in diesem Arbeitspaket im Kohortenvergleich und im Zusammenhang mit sozialstrukturellen Merkmalen und Haushaltsinformationen systematisch beschrieben undmittels Sequenz- und Clusteranalyse typisiert werden.
Die beteiligten Partner des DFG -Projekts„Semantische Clusteranalyse im Information Retrieval"(CAIR) entwickeln neue Verfahren für das Dokumenten-Clustering und evaluieren sie nutzerorientiert.
Methoden, die für metrische Daten entwickelt wurden, sind zur Analyse derartiger Daten ungeeignet. Wir beschäftigen wir uns in diesem Forschungsschwerpunkt mit der Weiterentwicklung und Anwendung von spezifisch für kategoriale Daten geeigneten Verfahren, wie logistische Regression,latente Klassenanalyse oder Clusteranalyse.
Die Clusteranalyse ergab, dass Ansatz I in den nordischen Ländern der EU verbreitet ist, jedoch in den neuen mitteleuropäischen und baltischen EU-Mitgliedstaaten sowie in den Mittelmeerländern nur wenig angewandt wird.