Development of a practical theory for clustering algorithms through data-driven modeling and analysis

通过聚类分析或聚类分析，我们可以将对象的划分转化为单个对象的划分。在数据压缩、采集、生物学、网络分析、随机性、文本分类和机器学习等方面都有一些研究成果，但只有一种方法是可行的。这一不寻常的解释也是最好的，因为它是一个被理解的对象。在实践中，一个人的行为是非常复杂的。它也是一种基于信息聚类理论的Vielzahl理论。所有的实践都需要韦尔登，而理论对实践的影响是有限的。我们将通过一种实践导向的理论来研究这一项目，这一理论和实践将相互转化。Schwerpunkt soll dabei eine Modellierung und die hierauf aufbauxiliumenanalysis sein，die Besonderheiten von Eingaben durch geignete Parametrisierungen berücksichtigt.

Unter Clusteranalyse oder einfach Clustering versteht man die Partitionierung einer Menge von Objekten in Teilmengen von einander ahnlichen Objekten. Clustering-Algorithmen haben Anwendungen in der Datenkompression, Mustererkennung, Biologie, Analyse von Netzwerken, Stochastik, Textklassifikation und dem maschinellen Lernen, um nur einige Beispiele zu nennen. Die unterschiedlichen Anwendungen bestimmen auch, was unter ähnlichen Objekten zu verstehen ist. Einerseits existieren viele unterschiedliche in der Praxis erfolgreich eingesetzte Clustering-Algorithmen. Andererseits gibt es auch eine Vielzahl theoretischer Ergebnisse aus dem Bereich der theoretischen Informatik zum Clustering. Fast alle praktisch eingesetzten Algorithmen können jedoch nur unzureichend analysiert werden und die aus der Theorie stammenden Algorithmen sind nicht effizient genug für die Praxis. Wir wollen in diesem Projekt versuchen, diese Kluft zwischen Theorie und Praxis durch eine praxisorientierte Theorie für Clustering-Algorithmen zu schließen. Schwerpunkt soll dabei eine Modellierung und die hierauf aufbauende Algorithmenanalyse sein, die die Besonderheiten von Eingaben durch geeignete Parametrisierungen berücksichtigt.