Fuzzy Clusteranalyse - Funktionsweise und Anwendungsmöglichkeiten

Studienarbeit aus dem Jahr 2002 im Fachbereich BWL - Unternehmensforschung, Operations Research, Note: 1,0, Frankfurt School of Finance & Management, Veranstaltung: Entscheidungsunterstützungssysteme, Sprache: Deutsch, Abstract: In der vorliegenden Arbeit soll mit der Fuzzy-Clusteranalyse eine verallgemeinerte Methode zur Auffindung von Strukturen und Gruppierungen in Daten und somit zur Datenreduktion vorgestellt werden, die gegebene Daten in zusammengehörige Bereiche - sogenannte Cluster - einteilt. Die Verallgemeinerung zur klassischen Clusteranalyse besteht darin, basierend auf dem von Zadeh 1965 eingeführten Begriff der Fuzzy-Menge das System der eindeutigen Zugehörigkeit zu einer Menge bzw. zu einem Cluster dahingehend aufzuweichen, dass auch graduelle Zugehörigkeiten zugelassen und somit fehlerhafte Klassifikationen aufgrund von Unsicherheit in den Daten (Störeffekte/Rauschen) oder nicht eindeutiger Zuordnungsmöglichkeit weitestgehend ausgeschlossen sind. Es werden Methoden zur Bestimmung der Form, Größe und Anzahl der aufgrund hochdimensionaler Datenstruktur ex ante meist nicht eindeutig festzulegenden Cluster anhand verschiedener Algorithmen basierend auf der Technik der Bewertungsfunktionen und globaler/lokaler Gütemaße besprochen und kritisch evaluiert. Im Kapitel Anwendungen werden diverse Einsatzgebiete der Fuzzy-Clusteranalyse von der digitalen Bild- und Handschrifterkennung bis hin zu strategischem Controlling und Marktsegmentierungssystemen aufgezeigt und besprochen.