ScholarGate
Assistent
MCDMCluster Number Selection

Gap Statistic

De Gap Statistic, ontwikkeld door Tibshirani, Walther en Hastie in 2001, is een principiële statistische methode voor het bepalen van het optimale aantal clusters in een dataset. Het vergelijkt de waargenomen binnen-cluster som van kwadraten met de verwachte waarde onder een nulhypothese van geen clusterstructuur, wat een theoretisch onderbouwde benadering biedt voor de selectie van het aantal clusters.

Openen in MethodMindBinnenkortVideoBinnenkortDownload slides

Lees de volledige methode

Alleen voor leden

Log in met een gratis account om dit onderdeel te lezen.

Inloggen

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Bronnen

  1. Tibshirani, R., Walther, G., & Hastie, T. (2001). Estimating the number of clusters in a data set via the gap statistic. Journal of the Royal Statistical Society: Series B (Statistical Methodology), 63(2), 411-423. DOI: 10.1111/1467-9868.00293

Deze pagina citeren

ScholarGate. (2026, June 3). Gap Statistic for Cluster Evaluation. ScholarGate. https://scholargate.app/nl/model-evaluation/gap-statistic

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side

Geciteerd door

ScholarGateGap Statistic (Gap Statistic for Cluster Evaluation). Geraadpleegd op 2026-06-15 via https://scholargate.app/nl/model-evaluation/gap-statistic · Gegevensset: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026