Clusteranalyse in R


Inhalt

Das Verfahren der Clusteranalyse ist eine wichtige Methode für die Beantwortung der Frage, ob Beobachtungen (z.B. Personen, Betriebe, Pflanzenarten, o.ä.) Ähnlichkeiten in ihren Merkmalen aufweisen. Dieses Verfahren hat das Ziel Beobachtungen in Gruppen gliedern, deren Elemente eine hohe Ähnlichkeit aufweisen und gleichzeitig ein Höchstmaß an Heterogenität zwischen den Gruppen zu erreichen. Insofern stellt es einen explorativen Ansatz zur Strukturierung von Daten dar.

Der Workshop bietet einen Einblick in die Theorie und praktische Umsetzung von Clusteranalysen in R. Insbesondere werden die Unterschiede von partitionierenden und hierarchischen Ansätzen vorgestellt sowie die Ablaufschritte von Clusteranalysen (z.B. Selektion von Selektion von Proximitätsmaßen, Algorithmen zur Fusionierung oder Partitionierung, Auswahl optimaler Clusterzahlen) behandelt.

Im Workshop werden grundlegende Kenntnisse in der Bedienung von R vorausgesetzt. Ein vorheriger Besuch der Workshops Einführung in R und Datenanalyse in R ist empfehlenswert, jedoch nicht verpflichtend.

Zielgruppe

Fortgeschrittene Bachelor- und Master-Studierende aus allen Studiengängen; eine Zulassung von Promovierenden und Mitarbeitern ist lediglich bei freien Restplätzen möglich.

Leitung

Daniel Weller

Termine

  • 28.06.2019

    GD E2/208

Anmeldung