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Clusteranalyse fuer Netzwerke
| Τίτλος: | Clusteranalyse fuer Netzwerke |
|---|---|
| Περιγραφή: | In diversen Forschungsgebieten lassen sich Relationen zwischen Objekten durch Netzwerke darstellen. Eine wichtige Fragestellung innerhalb der Analyse komplexer Gefüge ist die Identifikation eng vernetzter Gruppen von Objekten, welche auch Cluster genannt werden. Solche Strukturen lassen sich als Netzwerke abbilden, in denen die Objekte den Knoten und ihre Beziehungen den Kanten entsprechen. Diese Arbeit stellt eine neue Methode zur Bildung von Clustern in Netzwerken vor. Dabei werden hierarchische Verfahren, die ursprünglich zur Clusteranalyse von (Un-)Ähnlichkeits- bzw. Distanzdaten entwickelt wurden, auf Netzwerke übertragen und weiterentwickelt. Dazu wird die Adjazenzstruktur des Netzwerks unter Verwendung der Längen kürzester Wege innerhalb der Netzwerke in Distanzdaten überführt. |
| Συγγραφείς: | Alexandra Rebecca Klages |
| Resource Type: | eBook. |
| Θέματα: | Cluster analysis--Computer programs |
| Categories: | BUSINESS & ECONOMICS / Management, BUSINESS & ECONOMICS / Reference, BUSINESS & ECONOMICS / Skills |
| Βάση Δεδομένων: | eBook Index |
| FullText | Text: Availability: 0 |
|---|---|
| Header | DbId: edsebk DbLabel: eBook Index An: 809191 RelevancyScore: 900 AccessLevel: 6 PubType: eBook PubTypeId: ebook PreciseRelevancyScore: 899.57275390625 |
| IllustrationInfo | |
| Items | – Name: Title Label: Title Group: Ti Data: Clusteranalyse fuer Netzwerke – Name: Abstract Label: Description Group: Ab Data: In diversen Forschungsgebieten lassen sich Relationen zwischen Objekten durch Netzwerke darstellen. Eine wichtige Fragestellung innerhalb der Analyse komplexer Gefüge ist die Identifikation eng vernetzter Gruppen von Objekten, welche auch Cluster genannt werden. Solche Strukturen lassen sich als Netzwerke abbilden, in denen die Objekte den Knoten und ihre Beziehungen den Kanten entsprechen. Diese Arbeit stellt eine neue Methode zur Bildung von Clustern in Netzwerken vor. Dabei werden hierarchische Verfahren, die ursprünglich zur Clusteranalyse von (Un-)Ähnlichkeits- bzw. Distanzdaten entwickelt wurden, auf Netzwerke übertragen und weiterentwickelt. Dazu wird die Adjazenzstruktur des Netzwerks unter Verwendung der Längen kürzester Wege innerhalb der Netzwerke in Distanzdaten überführt. – Name: Author Label: Authors Group: Au Data: <searchLink fieldCode="AR" term="%22Alexandra+Rebecca+Klages%22">Alexandra Rebecca Klages</searchLink> – Name: TypePub Label: Resource Type Group: TypPub Data: eBook. – Name: Subject Label: Subjects Group: Su Data: <searchLink fieldCode="DE" term="%22Cluster+analysis--Computer+programs%22">Cluster analysis--Computer programs</searchLink> – Name: SubjectBISAC Label: Categories Group: Su Data: <searchLink fieldCode="ZK" term="%22BUSINESS+%26+ECONOMICS+%2F+Management%22">BUSINESS & ECONOMICS / Management</searchLink><br /><searchLink fieldCode="ZK" term="%22BUSINESS+%26+ECONOMICS+%2F+Reference%22">BUSINESS & ECONOMICS / Reference</searchLink><br /><searchLink fieldCode="ZK" term="%22BUSINESS+%26+ECONOMICS+%2F+Skills%22">BUSINESS & ECONOMICS / Skills</searchLink> |
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