Klasyfikacja wielomodelowa danych symbolicznych w badaniu innowacyjności krajów Unii Europejskiej

Innowacje odgrywają coraz to większą rolę w nowoczesnej gospodarce rynkowej. Pozwalają one odnosić korzyści wszystkim obywatelom (producentom, konsumentom i pracownikom). Innowacje mają także kluczowe znaczenie dla poprawy jakości życia, tworzenia lepszych miejsc pracy, a także szeroko rozumianego rozwoju społeczeństwa ekologicznego. Polityka innowacyjności stanowi istotny element polityki na poziomie zarówno krajów, jak i samej Unii Europejskiej. Celem artykułu jest zaprezentowanie przykładu zastosowania podejścia wielomodelowego danych symbolicznych (z zastosowaniem macierzy współwystąpień i metody k-medoidów) w klasyfikacji krajów Unii Europejskiej pod względem ich innowacyjności. W części empirycznej wykorzystano pakiety clusterSim oraz symbolicDA programu R do wykonania obliczeń. W wyniku zastosowania podejścia wielomodelowego zidentyfikowano strukturę czterech różnych klas.