Diese Dissertation leistet einen Beitrag zum Bereich der Cluster-Analyse durch die Bereitstellung grundsätzlicher Methoden zur Bestimmung der Cluster-Anzahl und-Zugehörigkeiten, die auch in Anwesenheit von Ausreißern zuverlässig funktionieren. Die wichtigsten theoretischenBeiträgesindinzweiTheoremenüberdieBayes’ scheCluster-Enumerationzusammengefasst, die auf der Modellierung der Daten als Familie von Gauß-und tν-Verteilungen basieren. Die praktische Relevanz wird durch die Anwendung auf fortgeschrittene Probleme der Signalverarbeitung, wie beispielsweise verteilte Kameranetze und radarbasierte Personenidentifikation, demonstriert.