<hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="color(#000000)">Wir entscheiden uns für den k-means-Algorithmus (MacQueen 1967), um die Vektoren in Cluster einzuteilen. Wir nutzen k-means aufgrund verschiedener Annahmen. Einmal gehen wir davon aus, dass es relativ wenige Ausreißer gibt, da die VA-Ausdrücke aus dem Datensatz häufig in ähnlichen Themengebieten in der </hi> <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="color(#000000)italic">New York Times</hi> <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="color(#000000)"> </hi> <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="color(#000000)">vorkommen (vgl. Fischer et al. 2019). Außerdem können wir die Anzahl der Cluster angeben und diese während der Analyse variieren, um zu beobachten, wie sich die Gruppierungen in Abhängigkeit davon verhalten. Dies funktioniert mit dichtebasierten Clustering-Algorithmen nicht so einfach. Da k-means in der Berechnung der Cluster die quadrierte euklidische Distanz nutzt, normalisieren wir die Output-Vektoren, da die normalisierte quadratische euklidische Distanz proportional zur Kosinus-Distanz ist, welche in Reimers et al. 2019 genutzt wird, um die Ähnlichkeit zwischen zwei Vektoren zu berechnen.</hi>