Iterierte Minimaldistanzpartition

Verfahren der Clusteranalyse. Ausgangspunkt ist eine disjunkte Klassifikation k° = {Ki0,.. .,Ks0} , die entweder zufällig gewählt oder geeignet berechnet wird (partitionierende Clusteranalyse). Für einen vorgegebenen Bewertungsindex der Form v({i),K) (Distanzindex) sucht man verbesserte Klassifikationen k1, k2,. . ., indem man für jedes Objekt i die Klasse K sucht, die den Wert v(|i|,K) minimiert. Aus kv entsteht Kv +1 durch
Iterierte Minimaldistanzpartition

Dabei können mehrere Objekte die Klasse wechseln. Man erhält oft bereits nach wenigen Schritten die Identität kv = kv +1 und bricht das Verfahren ab. Das Verfahren hat jedoch einige Nachteile. Das Verfahren kann in einen Zyklus münden, gelegentlich wird auch die Klassenzahl verringert. Ferner verzichtet man auch auf einen Index der Form b(Kv) (Distanzindex), der die Klassifikation explizit bewertet. Da eine Iterierte Minimaldistanzpartition jedoch im allgemeinen schnell in die Nähe einer günstigen Lösung führt, empfiehlt es sich, dieses Verfahren zunächst auf K° anzuwenden und anschließend ein Austauschverfahren zu nutzen.

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