{"id":164873,"date":"2024-01-09T14:23:54","date_gmt":"2024-01-09T13:23:54","guid":{"rendered":"https:\/\/datascientest.com\/de\/?p=164873"},"modified":"2024-01-09T14:32:00","modified_gmt":"2024-01-09T13:32:00","slug":"dendrogramm","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/datascientest.com\/de\/dendrogramm","title":{"rendered":"Dendrogramm: Alles \u00fcber das hierarchische Clusterdiagramm"},"content":{"rendered":"\t\t<div data-elementor-type=\"wp-post\" data-elementor-id=\"164873\" class=\"elementor elementor-164873\" data-elementor-post-type=\"post\">\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-09987a2 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"09987a2\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-7c118c6 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"7c118c6\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-heading-title{padding:0;margin:0;line-height:1}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title[class*=elementor-size-]>a{color:inherit;font-size:inherit;line-height:inherit}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-small{font-size:15px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-medium{font-size:19px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-large{font-size:29px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xl{font-size:39px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xxl{font-size:59px}<\/style><h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Ein Dendrogamma ist ein hierarchisches Gruppierungsdiagramm, mit dem Daten anhand ihrer \u00c4hnlichkeiten in einer Baumstruktur angeordnet werden k\u00f6nnen. Hier erfahren Sie alles, was Sie dar\u00fcber wissen m\u00fcssen.<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-92fece3 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"92fece3\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-stacked .elementor-drop-cap{background-color:#69727d;color:#fff}.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-framed .elementor-drop-cap{color:#69727d;border:3px solid;background-color:transparent}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap{margin-top:8px}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap-letter{width:1em;height:1em}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap{float:left;text-align:center;line-height:1;font-size:50px}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap-letter{display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400\">Die Datenvisualisierung ist sehr n\u00fctzlich, um Daten lesbar und relevant darzustellen. Es gibt eine Vielzahl von Techniken und <\/span><b>Algorithmen, um Daten automatisch <\/b><span style=\"font-weight: 400\">auf unterschiedliche Weise zu <\/span><b>organisieren.<\/b><span style=\"font-weight: 400\"> Eine dieser Methoden ist die hierarchische Gruppierung, die auf Dendrogramm-Diagrammen beruht.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-6265f6a e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"6265f6a\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-7af7dca elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"7af7dca\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Was ist hierarchisches Clustering?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-bc3d573 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"bc3d573\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Beim Clustering oder der hierarchischen Gruppierung wird <\/span><b>ein Clusterbaum erstellt, <\/b><span style=\"font-weight: 400;\">um die Daten darzustellen. Innerhalb dieses Baumes ist jede Gruppe oder &#8222;Knoten&#8220; mit zwei oder mehr Nachfolgergruppen verbunden.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Die Gruppen sind miteinander verschachtelt und in Form <\/span><b>eines Baumes organisiert<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Jeder Knoten des Baums enth\u00e4lt eine Gruppe \u00e4hnlicher Daten, und die Knoten werden entsprechend ihrer \u00c4hnlichkeiten gruppiert.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Die <\/span><b>Cluster einer Ebene schlie\u00dfen sich den Clustern der n\u00e4chsth\u00f6heren Ebene an, <\/b><span style=\"font-weight: 400;\">immer auf der Grundlage ihrer \u00c4hnlichkeiten. Dieser Prozess wird fortgesetzt, bis alle Knoten in die Baumstruktur aufgenommen sind.Die Gesamtzahl der Cluster wird vor der Erstellung des Diagramms nicht vorherbestimmt.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Im Idealfall stellt das endg\u00fcltige Schema eine klare und lesbare Klassifizierung der Daten dar. Diese <\/span><b>hierarchische Gruppierung bietet einen <\/b><span style=\"font-weight: 400;\">sofortigen <\/span><b>visuellen &#8222;Snapshot&#8220; <\/b><span style=\"font-weight: 400;\">des Datensatzes. Diese Baumstruktur aus Clustern wird Dendrogramm genannt.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-3e6f7c5 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"3e6f7c5\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-26e5547 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"26e5547\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Was ist ein Dendrogramm?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-d1edc87 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"d1edc87\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Das Dendrogramm ist also <\/span><b>die Art von Baumdiagramm<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, die man verwendet, um hierarchisches Clustering darzustellen, d. h. die Beziehungen zwischen \u00e4hnlichen Datens\u00e4tzen.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Diese Art von Diagramm wird h\u00e4ufig in der Biologie verwendet, insbesondere um die Verbindungen zwischen Gruppen von Genen darzustellen. Es ist jedoch m\u00f6glich, jede Art von Daten darzustellen. Aus diesem Grund ist das Dendrogramm <\/span><b>ein wichtiges Konzept der Data Science <\/b><span style=\"font-weight: 400;\">und der Data Visualization.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-faacaf0 elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"faacaf0\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-image{text-align:center}.elementor-widget-image a{display:inline-block}.elementor-widget-image a img[src$=\".svg\"]{width:48px}.elementor-widget-image img{vertical-align:middle;display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t\t\t\t\t\t<figure class=\"wp-caption\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"768\" height=\"225\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2022\/11\/dendrogramme.webp\" class=\"attachment-full size-full wp-image-164879\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2022\/11\/dendrogramme.webp 768w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2022\/11\/dendrogramme-300x88.webp 300w\" sizes=\"(max-width: 768px) 100vw, 768px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<figcaption class=\"widget-image-caption wp-caption-text\">Das Dendrogramm<\/figcaption>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/figure>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-b6cac31 elementor-align-center button-principal elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"b6cac31\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-md\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/weiterbildung-data-management\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Alles \u00fcber Dendrogramm und DataViz<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-53a854a e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"53a854a\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-06795c3 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"06795c3\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Die verschiedenen Teile eines Dendrogramms<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-867ee87 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"867ee87\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Man unterscheidet <\/span><b>verschiedene Formen von Dendrogrammen<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Es kann sich um ein Linien- oder ein Spaltendiagramm handeln. Manchmal hat das Diagramm auch eine Kreisform oder einfach eine abstrakte Form.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Dennoch erzeugt die Software in der Regel <\/span><b>Zeilen- oder Spaltendiagramme<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Unabh\u00e4ngig von der Form besteht ein grundlegendes Dendrogramm aus denselben Komponenten.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Die <\/span><b>Kladen sind die \u00c4ste des Baumes<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Meist wird jede Klade durch einen Buchstaben des griechischen Alphabets in einer Leserichtung von links nach rechts bezeichnet.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Jede <\/span><b>Klade hat ein oder mehrere Bl\u00e4tter<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Diese Bl\u00e4tter k\u00f6nnen einfach, doppelt oder dreifach sein. Die Anzahl der Bl\u00e4tter einer Klade ist theoretisch unbegrenzt, aber die Grafik wird mit zunehmender Anzahl immer schwerer lesbar.<\/span><\/p><p><br \/>\ud83d\udca1Auch interessant:<\/p><table dir=\"ltr\" border=\"1\" cellspacing=\"0\" cellpadding=\"0\" data-sheets-root=\"1\"><colgroup><col width=\"1116\" \/><\/colgroup><tbody><tr><td data-sheets-value=\"{&quot;1&quot;:2,&quot;2&quot;:&quot;Tortendiagramm Excel : Ein Blick auf diesen Diagrammtyp.&quot;}\" data-sheets-hyperlink=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/tortendiagramm-excel-ein-blick-auf-diesen-diagrammtyp\"><a class=\"in-cell-link\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/tortendiagramm-excel-ein-blick-auf-diesen-diagrammtyp\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Tortendiagramm Excel : Ein Blick auf diesen Diagrammtyp.<\/a><\/td><\/tr><tr><td data-sheets-value=\"{&quot;1&quot;:2,&quot;2&quot;:&quot;SARIMAX Modell: Verst\u00e4ndnis und Anwendung in der Zeitreihenanalyse&quot;}\" data-sheets-hyperlink=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/sarimax-modell-verstaendnis-und-anwendung-in-der-zeitreihenanalyse\"><a class=\"in-cell-link\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/sarimax-modell-verstaendnis-und-anwendung-in-der-zeitreihenanalyse\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">SARIMAX Modell: Verst\u00e4ndnis und Anwendung in der Zeitreihenanalyse<\/a><\/td><\/tr><tr><td data-sheets-value=\"{&quot;1&quot;:2,&quot;2&quot;:&quot;Area Charts: Definition, Unterschiede und Grenzen dieser Modelle&quot;}\" data-sheets-hyperlink=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/area-charts-definition-unterschiede-und-grenzen-dieser-modelle\"><a class=\"in-cell-link\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/area-charts-definition-unterschiede-und-grenzen-dieser-modelle\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Area Charts: Definition, Unterschiede und Grenzen dieser Modelle<\/a><\/td><\/tr><tr><td data-sheets-value=\"{&quot;1&quot;:2,&quot;2&quot;:&quot;Dashboard: Was ist das und wie nutzt man es?&quot;}\" data-sheets-hyperlink=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/dashboard-was-ist-das-und-wie-nutzt-man-es\"><a class=\"in-cell-link\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/dashboard-was-ist-das-und-wie-nutzt-man-es\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Dashboard: Was ist das und wie nutzt man es?<\/a><\/td><\/tr><tr><td data-sheets-value=\"{&quot;1&quot;:2,&quot;2&quot;:&quot;Power BI Waterfall Visual: Anwendungsbeispiele &quot;}\" data-sheets-hyperlink=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/power-bi-waterfall-visual-anwendungsbeispiele\"><a class=\"in-cell-link\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/power-bi-waterfall-visual-anwendungsbeispiele\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Power BI Waterfall Visual: Anwendungsbeispiele <\/a><\/td><\/tr><\/tbody><\/table>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-96a9378 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"96a9378\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-b7ccf3d elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"b7ccf3d\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Wie liest man ein Dendrogramm?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-0ef4ac2 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"0ef4ac2\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Wie bereits erw\u00e4hnt, werden die Kladen in einem Dendogramm nach <\/span><b>ihrer \u00c4hnlichkeit geordnet<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. So sind Kladen, die auf derselben H\u00f6he ausgerichtet sind, \u00e4hnlich, w\u00e4hrend Kladen mit unterschiedlicher H\u00f6he unterschiedlich sind.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Je gr\u00f6\u00dfer der Gr\u00f6\u00dfenunterschied, desto unterschiedlicher sind die Kladen. Es gibt <\/span><b>verschiedene Methoden, um die \u00c4hnlichkeit zu messen, <\/b><span style=\"font-weight: 400;\">eine der popul\u00e4rsten ist der Korrelationskoeffizient nach Pearson.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-031c1e9 elementor-widget__width-initial elementor-widget elementor-widget-video\" data-id=\"031c1e9\" data-element_type=\"widget\" data-settings=\"{&quot;youtube_url&quot;:&quot;https:\\\/\\\/youtu.be\\\/SE_4dLh5vXY&quot;,&quot;video_type&quot;:&quot;youtube&quot;,&quot;controls&quot;:&quot;yes&quot;}\" data-widget_type=\"video.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-video .elementor-widget-container{overflow:hidden;transform:translateZ(0)}.elementor-widget-video .elementor-wrapper{aspect-ratio:var(--video-aspect-ratio)}.elementor-widget-video .elementor-wrapper iframe,.elementor-widget-video .elementor-wrapper video{height:100%;width:100%;display:flex;border:none;background-color:#000}@supports not (aspect-ratio:1\/1){.elementor-widget-video .elementor-wrapper{position:relative;overflow:hidden;height:0;padding-bottom:calc(100% \/ var(--video-aspect-ratio))}.elementor-widget-video .elementor-wrapper iframe,.elementor-widget-video .elementor-wrapper video{position:absolute;top:0;right:0;bottom:0;left:0}}.elementor-widget-video .elementor-open-inline .elementor-custom-embed-image-overlay{position:absolute;top:0;right:0;bottom:0;left:0;background-size:cover;background-position:50%}.elementor-widget-video .elementor-custom-embed-image-overlay{cursor:pointer;text-align:center}.elementor-widget-video .elementor-custom-embed-image-overlay:hover .elementor-custom-embed-play i{opacity:1}.elementor-widget-video .elementor-custom-embed-image-overlay img{display:block;width:100%;aspect-ratio:var(--video-aspect-ratio);-o-object-fit:cover;object-fit:cover;-o-object-position:center center;object-position:center center}@supports not (aspect-ratio:1\/1){.elementor-widget-video .elementor-custom-embed-image-overlay{position:relative;overflow:hidden;height:0;padding-bottom:calc(100% \/ var(--video-aspect-ratio))}.elementor-widget-video .elementor-custom-embed-image-overlay img{position:absolute;top:0;right:0;bottom:0;left:0}}.elementor-widget-video .e-hosted-video .elementor-video{-o-object-fit:cover;object-fit:cover}.e-con-inner>.elementor-widget-video,.e-con>.elementor-widget-video{width:var(--container-widget-width);--flex-grow:var(--container-widget-flex-grow)}<\/style>\t\t<div class=\"elementor-wrapper elementor-open-inline\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-video\"><\/div>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-c7071c0 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"c7071c0\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-b207830 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"b207830\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Algorithmen zur hierarchischen Gruppierung<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-739795b elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"739795b\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Alle <\/span><b>Algorithmen zur hierarchischen Gruppierung sind &#8222;monoton&#8220; <\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Das bedeutet, dass sie entweder zunehmen oder abnehmen. Sie k\u00f6nnen von unten nach oben oder von oben nach unten verlaufen.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Wenn der Algorithmus von unten nach oben verl\u00e4uft, handelt es sich um einen <\/span><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/machine-learning-clustering-fokus-auf-den-cah-algorithmus\"><b>HAC-Algorithmus: Hierachical Agglomerative Clustering <\/b><span style=\"font-weight: 400;\">oder Hierarchical <\/span><\/a><b>Agglomerative Clustering.<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> Dieser Algorithmus behandelt zun\u00e4chst jedes Dokument als ein einzelnes Cluster und kombiniert dann die Elemente <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/machine-learning-clustering\">paarweise zu neuen Clustern.<\/a><\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Wie die Paare kombiniert werden, h\u00e4ngt von einer <\/span><b>Berechnung der Differenz zwischen jedem kombinierten Paar <\/b><span style=\"font-weight: 400;\">und den anderen Stichproben ab. Es gibt verschiedene Methoden, um diese Differenz zu berechnen.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Bei der <\/span><b>vollst\u00e4ndigen Verkn\u00fcpfung wird <\/b><span style=\"font-weight: 400;\">die \u00c4hnlichkeit mit dem am weitesten entfernten Paar gemessen, doch bei dieser Methode besteht das Risiko, dass nahe Gruppen zu sp\u00e4t zusammengef\u00fchrt werden, um optimal zu sein.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Eine weitere Methode ist die <\/span><b>Single-Linkage-Methode<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Sie besteht darin, die \u00c4hnlichkeit mit dem n\u00e4chstgelegenen Paar zu messen. Auch hier besteht der Nachteil darin, dass die Gefahr besteht, dass Gruppen von Paaren, die sich trotz ihrer Unterschiede \u00e4hnlich sind, vorzeitig zusammengef\u00fchrt werden.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Die <\/span><b>Methode des Gruppendurchschnitts<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, oder group average, misst die \u00c4hnlichkeit zwischen den Gruppen. Bei der Schwerpunkt\u00e4hnlichkeit schlie\u00dflich, oder &#8222;centroid similarity&#8220; , werden die Cluster mit dem \u00e4hnlichsten Mittelpunkt in jeder Iteration zusammengef\u00fchrt.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Unabh\u00e4ngig von der Methode wird <\/span><b>dieser Paarungsprozess so lange fortgesetzt, bis <\/b><span style=\"font-weight: 400;\">alle Elemente zu einem Cluster verschmolzen sind. HAC ist der am h\u00e4ufigsten verwendete hierarchische Clustering-Algorithmus. Er hat jedoch den Nachteil, dass er eine gigantische Rechenleistung und Speicherkapazit\u00e4t erfordert. Ganz besonders f\u00fcr Big Data.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Denn zum Vergleich: Diese hochkomplexen Algorithmen sind <\/span><b>viermal so gro\u00df wie ein K-Mittelwert-Algorithmus<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Ein weiterer Nachteil ist, dass die Verschmelzung zwischen den Gruppen irreversibel ist. Dies kann bei verrauschten oder hochdimensionalen Daten problematisch sein.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Wenn der Algorithmus von oben nach unten verl\u00e4uft, handelt es sich um einen <\/span><b>Divise-Clustering- <\/b><span style=\"font-weight: 400;\">oder Teilungsclustering-Algorithmus. In diesem Fall werden die Daten zun\u00e4chst als ein kombinierter Cluster behandelt.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Anschlie\u00dfend teilt er sich in <\/span><b>zwei verschiedene Teile, je nachdem, wie gro\u00df die \u00c4hnlichkeiten sind<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Jedes Cluster teilt sich dann wieder in zwei Teile und so weiter, bis jede Gruppe nur noch einen einzigen Datenpunkt enth\u00e4lt.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Es handelt sich also um die <\/span><b>umgekehrte Funktionsweise der HAC-Algorithmen<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Das Divisionsclustering wird jedoch nur sehr selten verwendet.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-811a810 elementor-align-center button-principal elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"811a810\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-md\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/weiterbildung-data-analyst\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Eine Ausbildung zum Data Analyst \/ DataViz beginnen<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-443a603 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"443a603\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-01bed43 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"01bed43\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Was sind die Nachteile des Dendrogramms?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-ef514ed elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"ef514ed\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Hierarchisches Clustering ist praktisch, kann aber leicht zu <\/span><b>v\u00f6llig falschen Dendrogrammen <\/b><span style=\"font-weight: 400;\">f\u00fchren. Der Grund daf\u00fcr ist, dass der Clustering-Algorithmus auch bei v\u00f6llig ungeeigneten Daten ausgef\u00fchrt wird.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Ein weiterer Grund ist, dass die gew\u00e4hlte <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/spectral-clustering-definition-funktionsweise-verwendung-2\">Methode zur Clusterbildung<\/a> sehr unterschiedliche Dendrogramme erzeugen kann. Es ist sehr <\/span><b>wichtig, die richtige Methode zu w\u00e4hlen, <\/b><span style=\"font-weight: 400;\">aber das ist nicht immer einfach.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Die einzige M\u00f6glichkeit, dieses \u00c4rgernis sicher zu vermeiden, besteht darin, <\/span><b>alle Daten des Datasets genau zu kennen<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Im Falle von Big Data ist dies nahezu unm\u00f6glich.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-1ece36f e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"1ece36f\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-0187ce7 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"0187ce7\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Wie lerne ich, das Dendrogramm zu verwenden?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-a70f5ad elementor-widget__width-initial elementor-widget elementor-widget-video\" data-id=\"a70f5ad\" data-element_type=\"widget\" data-settings=\"{&quot;youtube_url&quot;:&quot;https:\\\/\\\/youtu.be\\\/1X8FQhEdk80&quot;,&quot;video_type&quot;:&quot;youtube&quot;,&quot;controls&quot;:&quot;yes&quot;}\" data-widget_type=\"video.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-wrapper elementor-open-inline\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-video\"><\/div>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-23988b4 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"23988b4\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Das Dendrogramm ist nur eine von vielen Diagrammarten im Bereich der Datenvisualisierung. Um zu lernen, wie Sie alle DataViz-Techniken anwenden k\u00f6nnen, sollten Sie sich an <\/span><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/formations-data\"><b>die DataScientest-Trainings<\/b><\/a><span style=\"font-weight: 400;\"> wenden.<\/span><\/p><p><b>Data Visualization steht auf dem Programm <\/b><span style=\"font-weight: 400;\">unserer Studieng\u00e4nge Data Analyst, Data Scientist und Data Management. In diesen verschiedenen Studieng\u00e4ngen erwerben Sie alle F\u00e4higkeiten, die Sie f\u00fcr die Arbeit in der Data Science ben\u00f6tigen, wie z. B. Python-Programmierung, Umgang mit Datenbanken <\/span><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/machine-learning-tout-savoir\"><b>oder Machine Learning<\/b><\/a><span style=\"font-weight: 400;\">.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Unsere Kurse k\u00f6nnen jedoch auch <\/span><b>als BootCamp oder als Weiterbildung <\/b><span style=\"font-weight: 400;\">durchgef\u00fchrt werden. Sie verfolgen einen innovativen Ansatz des &#8222;Blended Learning&#8220;, der Pr\u00e4senzunterricht und Fernunterricht miteinander verbindet, um das Beste aus beiden Welten zu bieten.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Diese Kurse k\u00f6nnen \u00fcber <\/span><b>das Pers\u00f6nliche Ausbildungskonto <\/b><span style=\"font-weight: 400;\">oder von P\u00f4le Emploi \u00fcber die AIF finanziert werden. Nach Abschluss des Programms erhalten die Lernenden <\/span><b>ein von der Universit\u00e9 de la Sorbonne zertifiziertes Diplom <\/b><span style=\"font-weight: 400;\">und 93 % unserer Alumni haben sofort eine Stelle gefunden. Verlieren Sie keine Sekunde mehr und entdecken Sie unsere Ausbildungsg\u00e4nge!<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-192acc0 elementor-align-center button-principal elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"192acc0\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-md\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/weiterbildung-data-scientist\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Entdecken Sie die Ausbildung zum Data Scientist<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-895fdfc e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"895fdfc\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-70578c7 elementor-widget elementor-widget-html\" data-id=\"70578c7\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"html.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<script type=\"application\/ld+json\">\r\n{\r\n  \"@context\": \"https:\/\/schema.org\",\r\n  \"@type\": \"FAQPage\",\r\n  \"mainEntity\": [{\r\n    \"@type\": \"Question\",\r\n    \"name\": \"Was ist hierarchisches Clustering?\",\r\n    \"acceptedAnswer\": {\r\n      \"@type\": \"Answer\",\r\n      \"text\": \"Beim Clustering oder der hierarchischen Gruppierung wird ein Clusterbaum erstellt, um die Daten darzustellen. Innerhalb dieses Baumes ist jede Gruppe oder \\\"Knoten\\\" mit zwei oder mehr Nachfolgergruppen verbunden.\r\n\r\nDie Gruppen sind miteinander verschachtelt und in Form eines Baumes organisiert. Jeder Knoten des Baums enth\u00e4lt eine Gruppe \u00e4hnlicher Daten, und die Knoten werden entsprechend ihrer \u00c4hnlichkeiten gruppiert.\"\r\n    }\r\n  },{\r\n    \"@type\": \"Question\",\r\n    \"name\": \"Was ist ein Dendrogramm?\",\r\n    \"acceptedAnswer\": {\r\n      \"@type\": \"Answer\",\r\n      \"text\": \"Das Dendrogramm ist also die Art von Baumdiagramm, die man verwendet, um hierarchisches Clustering darzustellen, d. h. die Beziehungen zwischen \u00e4hnlichen Datens\u00e4tzen.\r\n\r\nDiese Art von Diagramm wird h\u00e4ufig in der Biologie verwendet, insbesondere um die Verbindungen zwischen Gruppen von Genen darzustellen. Es ist jedoch m\u00f6glich, jede Art von Daten darzustellen. Aus diesem Grund ist das Dendrogramm ein wichtiges Konzept der Data Science und der Data Visualization.\"\r\n    }\r\n  },{\r\n    \"@type\": \"Question\",\r\n    \"name\": \"Wie liest man ein Dendrogramm?\",\r\n    \"acceptedAnswer\": {\r\n      \"@type\": \"Answer\",\r\n      \"text\": \"Wie bereits erw\u00e4hnt, werden die Kladen in einem Dendogramm nach ihrer \u00c4hnlichkeit geordnet. So sind Kladen, die auf derselben H\u00f6he ausgerichtet sind, \u00e4hnlich, w\u00e4hrend Kladen mit unterschiedlicher H\u00f6he unterschiedlich sind.\r\n\r\nJe gr\u00f6\u00dfer der Gr\u00f6\u00dfenunterschied, desto unterschiedlicher sind die Kladen. Es gibt verschiedene Methoden, um die \u00c4hnlichkeit zu messen, eine der popul\u00e4rsten ist der Korrelationskoeffizient nach Pearson.\"\r\n    }\r\n  },{\r\n    \"@type\": \"Question\",\r\n    \"name\": \"Was sind die Nachteile des Dendrogramms?\",\r\n    \"acceptedAnswer\": {\r\n      \"@type\": \"Answer\",\r\n      \"text\": \"Hierarchisches Clustering ist praktisch, kann aber leicht zu v\u00f6llig falschen Dendrogrammen f\u00fchren. Der Grund daf\u00fcr ist, dass der Clustering-Algorithmus auch bei v\u00f6llig ungeeigneten Daten ausgef\u00fchrt wird.\r\n\r\nEin weiterer Grund ist, dass die gew\u00e4hlte Methode zur Clusterbildung sehr unterschiedliche Dendrogramme erzeugen kann. Es ist sehr wichtig, die richtige Methode zu w\u00e4hlen, aber das ist nicht immer einfach.\r\n\r\nDie einzige M\u00f6glichkeit, dieses \u00c4rgernis sicher zu vermeiden, besteht darin, alle Daten des Datasets genau zu kennen. Im Falle von Big Data ist dies nahezu unm\u00f6glich.\"\r\n    }\r\n  },{\r\n    \"@type\": \"Question\",\r\n    \"name\": \"Wie lerne ich, das Dendrogramm zu verwenden?\",\r\n    \"acceptedAnswer\": {\r\n      \"@type\": \"Answer\",\r\n      \"text\": \"Das Dendrogramm ist nur eine von vielen Diagrammarten im Bereich der Datenvisualisierung. Um zu lernen, wie Sie alle DataViz-Techniken anwenden k\u00f6nnen, sollten Sie sich an die DataScientest-Trainings wenden.\r\n\r\nData Visualization steht auf dem Programm unserer Studieng\u00e4nge Data Analyst, Data Scientist und Data Management. In diesen verschiedenen Studieng\u00e4ngen erwerben Sie alle F\u00e4higkeiten, die Sie f\u00fcr die Arbeit in der Data Science ben\u00f6tigen, wie z. B. 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