Ausgangspunkt ist eine disjunkte Klassifikation K° = {Ki0,. . .,Ks0}, die entweder zufällig gewählt oder geeignet berechnet wird (partitionierende Clusteranalyse). Für einen vorgegebenen Bewertungsindex der Form b(K) (Distanzen) sucht man verbesserte Klassifikationen k\',k 2,. . . mit b(K\') > b(K2) > . . . nachfolgender Vorschrift: 1) Für alle Objekte wird geprüft, ob b(Kv) kleiner wird, wenn i aus seiner Klasse in eine andere Klasse wechselt. 2) Ggf. nehme man den Wechsel vor, der die maximale Abnahme von b(Kv) bewirkt, und erhält b(Kv + \'). 3) Man iteriere, bis keine weitere Verkleinerung von b mehr möglich ist. Das Verfahren liefert ein lokal optimales Optimum. Da in jedem Schritt nur ein Objekt die Klasse wechselt, führt dieses Verfahren relativ langsam zum Ziel. Es empfiehlt sich daher, zunächst das Verfahren der Iterier- ten Minimaldistanzpartition anzuwenden, um schnell in die Nähe einer günstigen Lösung zu gelangen. Anschließend nutzt man das angegebene Austauschverfahren. Liegt die Klassenzahl s nicht von vornherein fest, so wird man die Berechnungen für mehrere s durchführen. Bspw. kann man s durch geeignete Klassenfusionen (Agglo- merative Clusteranalyse) verkleinern oder durch Klassenaufspaltungen (Divisive Clusteranalyse) vergrößern. Die Auswahl von s erfolgt dann im Anschluß an die wiederholte Anwendung des Austauschverfahrens durch das Ellbogenkriterium.
Literatur: Späth, H., Cluster-Formation und -Analyse, München, Wien 1983.
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