KI News: Kurz und klar.

In der Cluster‑Analyse kategorialer Daten ist die Wahl des Distanzmaßes entscheidend, weil die Abstände zwischen Attributwerten nicht direkt berechnet werden können. Traditionelle Verfahren berücksichtigen dabei jedoch nicht, dass die Verteilungen der Attribute in unterschiedlichen Clustern variieren. Das führt zu ungenauen Distanzmessungen und schlechteren Clustering‑Ergebnissen.

Die Frage, ob eine Stichprobe aus einer Umfrage die gesamte Bevölkerung zuverlässig abbildet, ist entscheidend für die Gültigkeit aller nachfolgenden Analysen. Traditionell wird dieses Problem als Schätzung der Distanz zwischen zwei hochdimensionalen Verteilungen formuliert, was in der Regel eine exponentiell wachsende Stichprobengröße erfordert.