Taxonomie, numerische

[engl. numerical taxonomy, cluster analysis], [FSE], Taxonomie; unter numerische

Taxonomie werden Verfahren zusammengefasst, die, ausgehend von einer Matrix von Ähnlichkeiten (auch Korrelation) zw. Objekten oder Variablen, diese in möglichst homogene und disjunkte Klassen einteilen. Außer in den angewendeten Homogenitätskriterien unterscheiden sich die Verfahren prinzipiell darin, ob eine Hierarchie von Klassifikationen (z. B. Johnson, 1967) oder nur die Klassifikation auf einer Ebene (z. B. Cattell & Coulter, 1966) bestimmt wird. Die hierarchischen Verfahren unterscheiden sich in ihrem Vorgehen zusätzlich noch darin, ob sie aufteilend (divisiv) oder zuordnend (agglomerativ) vorgehen; der Vorteil der agglomerativen Verfahren ist direkte Anwendbarkeit einfacher stat. Prüfgrößen zur Bestimmung der Homogenität.