Klasyfikacja spektralna a skale pomiaru zmiennych

W artykule zaproponowano modyfikację metody klasyfikacji spektralnej (zob. Ng, Jordan, Weiss, 2002) umożliwiającą jej zastosowanie w klasyfikacji danych nominalnych, porządko-wych, przedziałowych oraz ilorazowych. W tym celu w procedurze tej metody przy wyzna-czaniu macierzy podobieństwa (affinity matrix) zastosowano funkcję z miarami odległości właściwymi dla danych mierzonych na różnych skalach pomiaru. Takie podejście umożliwia ponadto pośrednie wzmocnienie skali pomiaru zmiennych dla danych niemetrycznych. Zaproponowana metoda klasyfikacji spektralnej może być z powodzeniem stosowana we wszystkich zagadnieniach klasyfikacyjnych, w tym dotyczących pomiaru, analizy i wizualiza-cji preferencji.

In article the proposal of modification of spectral clustering method for nominal, ordinal, interval and ratio data, based on procedure of Ng, Jordan, Weiss (2002), is presented. In con-struction of affinity matrix we implement function with distance measures appropriate for dif-ferent scales of measurement. This approach gives possibility of conversion nonmetric data (nominal, ordinal) into interval data. The proposed method of spectral clustering can be successfully used in all classification problems, including the measurement, analysis and visualization of preferences.