TECHNIKEN DER MULTIVARIATEN DATENANALYSE MIT PYTHON. DIMENSIONSREDUKTION, KLASSIFIZIERUNG UND SEGMENTIERUNG

Wenn der Forscher mit der Realität einer Studie konfrontiert wird, hat er in der Regel viele Variablen gemessen oder in einer Gruppe von Personen beobachtet, beabsichtigt, diese gemeinsam zu untersuchen und greift auf die multivariate Datenanalyse zurück. Er ist mit einer Vielzahl von Techniken konfrontiert und muss die für seine Daten, aber vor allem für sein wissenschaftliches Ziel am besten geeignete auswählen. Die multivariate Analyse verwendet zwei Arten von Techniken: überwachtes Lernen, bei dem ein Modell mit bekannten Eingabe- und Ausgabedaten trainiert wird, sodass es zukünftige Ergebnisse vorhersagen kann, und unüberwachtes Lernen, bei dem versteckte Muster oder intrinsische Strukturen in den Eingabedaten gefunden werden. Die meisten Techniken der unüberwachten Analyse werden in diesem Buch aus methodischer und praktischer Sicht mit Anwendungen durch die Python-Software entwickelt. Die folgenden Techniken werden ausführlich untersucht: Dimensionsreduktion, Hauptkomponentenanalyse, Faktorenanalyse, einfache Korrespondenzanalyse, multiple Korrespondenzanalyse, multidimensionale Skalierung, Clusteranalyse und Diskriminanzanalyse.