Cluster‑angepasstes Distanzmaß verbessert kategoriale Cluster‑Analyse
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.
