Ein Überblick über Clustering für Extremes

In diesem Projekt geben wir einen Überblick über verschiedene Clustering-Methoden für Extreme, indem wir Ähnlichkeiten und Unterschiede zwischen den drei Methoden k-means clustering, k-principal components clusterming und spherical clustering beleuchten, die auf das (geschätzte) Spektralmaß einer multivariaten Extremwertverteilung angewendet werden. Außerdem sollen einige praktische Leitlinien für die Umsetzung aller drei Methoden gegeben werden.

An Overview over Clustering for Extremes

In this project we provide an overview over several clustering methods for extremes by shedding light on similarities and differences between the three methods of k-means clustering, k-principal components clusterming and spherical clustering which are applied to the (estimated) spectral measure of a multivariate extreme value distribution. The aim is also to provide some practical guidelines about the implementations of all three methods.