Skip to main content

Automatische Klassifikation

  • Chapter
Statistische Methoden II

Part of the book series: Lecture Notes in Operations Research and Mathematical Systems ((LNE,volume 39))

Zusammenfassung

In vielen Bereichen des täglichen Lebens und der wissenschaftlichen Forschung sieht man sich genötigt, eine (i.a. große). Menge von Objekten anhand von Test- und Versuchsergebnissen (auch: Eigenschaften) in eine (i.a. kleine) Anzahl möglichst “homogener” Gruppen ( Klassen) aufzuteilen. Man hofft, daß diese Gruppen kennzeichenden Strukturen der Objektmenge entsprechen oder sogar kausal deutbare Zusammenhänge zwischen Eigenschaften und Objekten erkennen lassen.

This is a preview of subscription content, log in via an institution to check access.

Access this chapter

Chapter
USD 29.95
Price excludes VAT (USA)
  • Available as PDF
  • Read on any device
  • Instant download
  • Own it forever
eBook
USD 49.99
Price excludes VAT (USA)
  • Available as PDF
  • Read on any device
  • Instant download
  • Own it forever
Softcover Book
USD 59.99
Price excludes VAT (USA)
  • Compact, lightweight edition
  • Dispatched in 3 to 5 business days
  • Free shipping worldwide - see info

Tax calculation will be finalised at checkout

Purchases are for personal use only

Institutional subscriptions

Preview

Unable to display preview. Download preview PDF.

Unable to display preview. Download preview PDF.

Literatur

  • Bock, H.H.: Statistische Modelle und Bayes’sche Verfahren zur Bestimmung einer unbekannten Klassifikation normalverteilter zufälliger Vektoren. Erscheint in Metrika. Im Druck.

    Google Scholar 

  • Cattel, R.B., M.A. Coulter and B. Tsujioka: The taxonometrie recognition of types and functional emergents. In: Cattell, R.B.(Hrsg.), Handbook of multivariable experimental psychology. Rand McNally Comp., Chicago (1966)

    Google Scholar 

  • Edwards, A.W.F., u. L.L. Cavalli-Sforza: A method for cluster analysis. Biometrics 21, 362–375 (1965).

    Article  Google Scholar 

  • Friedmann, H.P., u. J. Rubin: On some invariant criteria for grouping data. J.Am.Statist.Assoc. 62, 1159–1178 (1967).

    Google Scholar 

  • Gower, J.C.: A comparision of some methods of cluster analysis. Biometrics 23, 623–638 (1967).

    Article  Google Scholar 

  • Gower, J.C., u. G.J.S. Ross: Minimum spanning trees and single linkage cluster analysis. Applied Statist., 18, 54–64 (1969).

    Article  Google Scholar 

  • Hill, L.R., L.G. Silvestri, P. Ihm, G. Farchi, u. P. Lanciani: Automatic classification of staphylococci by principal component analysis and a gradient method, J. of Bacteriology 89, 1393–1401 (1965).

    Google Scholar 

  • Schnell, P.: Eine Methode zum Auffindenvon Gruppen. Biometrische Zeitschrift 6, 47–48 (1964).

    Google Scholar 

  • Sneath, P.H.A.: Some thoughts on bacterial classification. J. Gen.Microbiol. 17, 184–200 (1957).

    Google Scholar 

  • Sneath, P.H.A.: The application of computers in taxonomy. J.Gen.Microbiol. 17, 201–226 (1957).

    Google Scholar 

  • Sokal, R.R. u. P.H. Sneath: Principles of numerical taxonomy. Freeman; San Francisco and London (1963).

    Google Scholar 

  • Ward, J.: Hierarchial grouping to optimize an objective function. J.Am.Statist.Assoc. 58, 236–244 (1963).

    Google Scholar 

Download references

Authors

Editor information

Editors and Affiliations

Rights and permissions

Reprints and permissions

Copyright information

© 1970 Springer-Verlag Berlin · Heidelberg

About this chapter

Cite this chapter

Bock, H.H. (1970). Automatische Klassifikation. In: Walter, E. (eds) Statistische Methoden II. Lecture Notes in Operations Research and Mathematical Systems, vol 39. Springer, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-642-88253-1_10

Download citation

  • DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-642-88253-1_10

  • Publisher Name: Springer, Berlin, Heidelberg

  • Print ISBN: 978-3-540-04962-3

  • Online ISBN: 978-3-642-88253-1

  • eBook Packages: Springer Book Archive

Publish with us

Policies and ethics