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Die Clusteranalyse<\/strong> ist eine Technik des maschinellen Lernens<\/a> , die versucht, Gruppen von Beobachtungen innerhalb eines Datensatzes zu finden.<\/span><\/p>\n Das Ziel der Clusteranalyse besteht darin, Cluster zu finden, bei denen die Beobachtungen innerhalb jedes Clusters einander recht \u00e4hnlich sind, w\u00e4hrend sich die Beobachtungen in verschiedenen Clustern stark voneinander unterscheiden.<\/span><\/p>\n Die folgenden Beispiele zeigen, wie die Clusteranalyse in verschiedenen realen Situationen eingesetzt wird.<\/span><\/p>\n Einzelhandelsunternehmen nutzen Clustering h\u00e4ufig, um Gruppen \u00e4hnlicher Haushalte zu identifizieren.<\/span><\/p>\n Beispielsweise k\u00f6nnte ein Einzelhandelsunternehmen die folgenden Haushaltsinformationen sammeln:<\/span><\/p>\n Anschlie\u00dfend k\u00f6nnen sie diese Variablen in einen Clustering-Algorithmus einf\u00fchren, um m\u00f6glicherweise die folgenden Cluster zu identifizieren:<\/span><\/p>\n Das Unternehmen kann dann jedem Haushalt personalisierte Werbung oder Verkaufsbriefe senden, basierend auf der Wahrscheinlichkeit, auf bestimmte Arten von Werbung zu reagieren.<\/span><\/p>\n Streaming-Dienste verwenden h\u00e4ufig Clustering-Analysen, um Zuschauer mit \u00e4hnlichem Verhalten zu identifizieren.<\/span><\/p>\n Beispielsweise kann ein Streaming-Dienst die folgenden Daten \u00fcber Einzelpersonen sammeln:<\/span><\/p>\n Anhand dieser Metriken kann ein Streaming-Dienst eine Clusteranalyse durchf\u00fchren, um Nutzer mit hoher und geringer Nutzung zu identifizieren, damit diese wissen, f\u00fcr wen sie den Gro\u00dfteil ihres Werbebudgets ausgeben sollten.<\/span><\/p>\n Datenwissenschaftler von Sportmannschaften verwenden h\u00e4ufig Clustering, um \u00e4hnliche Spieler zu identifizieren.<\/span><\/p>\n Beispielsweise k\u00f6nnen professionelle Basketballteams die folgenden Spielerinformationen sammeln:<\/span><\/p>\n Sie k\u00f6nnen diese Variablen dann in einen Gruppierungsalgorithmus einspeisen, um \u00e4hnliche Spieler zu identifizieren, damit sie miteinander trainieren und spezifische \u00dcbungen basierend auf ihren St\u00e4rken und Schw\u00e4chen durchf\u00fchren k\u00f6nnen.<\/span><\/p>\n Viele Unternehmen verwenden Clusteranalysen, um \u00e4hnliche Verbraucher zu identifizieren, damit sie die an Verbraucher gesendeten E-Mails so anpassen k\u00f6nnen, dass der Umsatz maximiert wird.<\/span><\/p>\n Beispielsweise kann ein Unternehmen die folgenden Informationen \u00fcber Verbraucher sammeln:<\/span><\/p>\n Anhand dieser Metriken kann ein Unternehmen eine Clusteranalyse durchf\u00fchren, um Verbraucher zu identifizieren, die E-Mails auf \u00e4hnliche Weise nutzen, und die Art der E-Mails und die H\u00e4ufigkeit der E-Mails, die sie an verschiedene Kundengruppen senden, anpassen.<\/span><\/p>\n Aktuare von Krankenversicherungsgesellschaften haben h\u00e4ufig Clusteranalysen eingesetzt, um \u201eCluster\u201c von Verbrauchern zu identifizieren, die ihre Krankenversicherung auf bestimmte Weise nutzen.<\/span><\/p>\n Ein Aktuar k\u00f6nnte beispielsweise die folgenden Informationen \u00fcber Haushalte sammeln:<\/span><\/p>\n Ein Aktuar kann diese Variablen dann in einen Clustering-Algorithmus einspeisen, um \u00e4hnliche Haushalte zu identifizieren. Die Krankenkasse kann dann die monatlichen Pr\u00e4mien danach festlegen, wie oft sie erwartet, dass Haushalte bestimmter Gruppen ihre Versicherung in Anspruch nehmen.<\/span><\/p>\n Die folgenden Tutorials erkl\u00e4ren, wie Sie verschiedene Arten von Clusteranalysen mithilfe statistischer Programmiersprachen durchf\u00fchren:<\/span><\/p>\n So f\u00fchren Sie K-Means-Clustering in Python durch<\/a> Die Clusteranalyse ist eine Technik des maschinellen Lernens , die versucht, Gruppen von Beobachtungen innerhalb eines Datensatzes zu finden. Das Ziel der Clusteranalyse besteht darin, Cluster zu finden, bei denen die Beobachtungen innerhalb jedes Clusters einander recht \u00e4hnlich sind, w\u00e4hrend sich die Beobachtungen in verschiedenen Clustern stark voneinander unterscheiden. Die folgenden Beispiele zeigen, wie die […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"yoast_head":"\n Beispiel 1: Einzelhandelsmarketing<\/strong><\/span><\/h3>\n
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Beispiel 2: Streaming-Dienste<\/strong><\/span><\/h3>\n
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Beispiel 3: Sportwissenschaft<\/strong><\/span><\/h3>\n
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Beispiel 4:<\/strong><\/span> E-Mail-Marketing<\/strong><\/span><\/h3>\n
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Beispiel 5: Krankenversicherung<\/strong><\/span><\/h3>\n
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Zus\u00e4tzliche Ressourcen<\/strong><\/span><\/h3>\n
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So f\u00fchren Sie K-Medoids-Clustering in R durch<\/a>
So f\u00fchren Sie hierarchisches Clustering in R durch<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"