Temat: hierarchical cluster analysis - Katalog OPAC zbiorów

Skocz do pozycji: 1.

Tytuł:: Semi-automatic watershed merging method
Autorzy:: Smołka, J.
Skublewska-Paszkowska, M.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/106178.pdf
Data publikacji:: 2013
Wydawca:: Uniwersytet Marii Curie-Skłodowskiej. Wydawnictwo Uniwersytetu Marii Curie-Skłodowskiej
Tematy:: watershed
hierarchical cluster analysis
colour images
segmentation
Opis:: Watershed transformation frequently produces over-segmented images. The authors propose a solution to this problem. It utilizes hierarchical cluster analysis for grouping watersheds which are treated as objects characterized by a number of attributes. Initially the watershed merging method was meant only for gray-scale images, but later it was adapted for colour images. This paper presents further extension of the method that allows it to either automatically select the numberof classes or to provide a hint as to which numbers in a specified range should be considered first.Segmentation quality assessment functions for colour images are presented. The results obtained using an extended watershed merging method are discussed. The examples of segmentations selected by the method, along with the graphs of assessment functions, are shown.
Źródło:: Annales Universitatis Mariae Curie-Skłodowska. Sectio AI, Informatica; 2013, 13, 1; 89-97
1732-1360
2083-3628
Pojawia się w:: Annales Universitatis Mariae Curie-Skłodowska. Sectio AI, Informatica
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 2.

Tytuł:: Analysis of cropping intensity and irrigation intensity in North Twenty Four Parganas district, West Bengal, India
Autorzy:: Mondal, Tarun Kumar
Sarkar, Santana
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/1954987.pdf
Data publikacji:: 2021-12-10
Wydawca:: Uniwersytet Warszawski. Wydział Geografii i Studiów Regionalnych
Tematy:: Cropping intensity
hierarchical cluster analysis
irrigation intensity
ANOVA
residual mapping
Opis:: An attempt has been made in this paper to analyse the spatio-temporal variations of cropping intensity and irrigation intensity, and their relationship, in North Twenty Four Parganas district in West Bengal, India from 1996/97 to 2015/16. The relationship between cropping intensity and irrigation intensity has been assessed using partial correlation, residual mapping and hierarchical cluster analysis. One-way ANOVA has been conducted for testing the equality of cluster means. Temporal analysis from 1996/97 to 2015/16 has shown a low positive correlation between cropping intensity and irrigation intensity for the entire district. Analysis at Agricultural Block level has revealed that cropping intensity decreased in many cases even after an increase in irrigation intensity. In general, cropping intensity has increased with the increase in irrigation intensity in the Coastal Saline Region and the Ichhamati Basin, whereas cropping intensity has increased even after a decrease in irrigation intensity in the Gangetic Plains Region in the district.
Źródło:: Miscellanea Geographica. Regional Studies on Development; 2021, 25, 4; 246-258
0867-6046
2084-6118
Pojawia się w:: Miscellanea Geographica. Regional Studies on Development
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 3.

Tytuł:: An identification source of variation on the water quality pattern in the Malacca River basin using chemometric approach
Autorzy:: Hua, A. K.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/204612.pdf
Data publikacji:: 2018
Wydawca:: Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:: hierarchical cluster analysis
discriminant analysis
principal component analysis
multiple linear
regression analysis
Opis:: The Malacca River basin experienced river water pollution which caused a major deterioration to the ecosystems and environmental health. This study is carried out to assess the water quality data and identify the pattern of water pollution sources in the study area, and also to develop a predictive performance of water quality in the Malacca River basin. A chemometric approach using a combination of HCA, DA, PCA, and MLR, was applied into twenty water quality variables from nine sampling stations that were collected from January until December of 2015 in the river basin. HCA pointed out three clusters, namely Cluster 1 (C1) with low pollution source, Cluster 2 (C2) with moderate pollution source, and Cluster 3 (C3) with high pollution source. In the DA analysis, the results showed 21 variables, 12 variables, and 9 variables for standard mode, forward stepwise mode, and backward stepwise mode, respectively. Meanwhile, the PCA indicated that the main source of pollutants is detected from residential, industrial, commercial, agricultural, animal livestock, as well as forest land. Among the three models developed from MLR analysis, C3 with a high pollution source is detected to be the most suitable model to be used for the prediction of Water Quality Index in the Malacca River basin. This study proposed for an effective river water quality management by having new water quality monitoring network to be designed for more practical use in order to reduce time and effort, as well as cost saving purposes.
Źródło:: Archives of Environmental Protection; 2018, 44, 4; 111-122
2083-4772
2083-4810
Pojawia się w:: Archives of Environmental Protection
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 4.

Tytuł:: Application of Multivariate Statistical Methods to the Hydrochemical Study of Groundwater Quality in the Sahel Watershed, Algeria
Autorzy:: Hakim, Djafer Khodja
Amina, Aichour
Amina, Rezig
Djouhra, Baloul
Ahmed, Ferhati
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/2173331.pdf
Data publikacji:: 2022
Wydawca:: Polskie Towarzystwo Inżynierii Ekologicznej
Tematy:: hydrochemical analysis
water quality
groundwater
principal component analysis
hierarchical cluster analysis
Sahel watershed
Opis:: The quality of groundwater is characterized by several numbers of physical and chemical parameters, which determine the use of water (water supply, irrigation, industry). This search paper is a contribution made to know the hydrochemical characteristics of groundwater in the Sahel sub-catchment which belongs to the large Soummam North basin of Algeria. Different multivariate statistical techniques were used such as principal component analysis (PCA), Hierarchical Cluster Analysis (HCA) and Diagram Analysis. These analyses are exercised to a dataset formed from 37 boreholes with 12 chemical variables over the entire surface of the watershed. The samples were collected in 2016. The 37 boreholes are one of the main water resources that supply the wilaya of Bouira with drinking water and irrigation. The analysis of water quality using different methods (ACP, HCA and Diagram) resulted in two chemical kinds: (Chloride, calcium sulfate and magnesium), and (Bicarbonate calcium and magnesium). The results have shown that 74% of the boreholes were contaminated, the rest of boreholes were characterized by a good quality and they have not suffered any contamination and can be consumed without any risk.
Źródło:: Journal of Ecological Engineering; 2022, 23, 8; 341--349
2299-8993
Pojawia się w:: Journal of Ecological Engineering
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 5.

Tytuł:: Use of Multivariate Statistical Analysis of Hydrochemical Data for the Identification of the Geochemical Processes in the Tirana-Fushe Kuqe Alluvial Aquifer, North-Western Albania
Autorzy:: Raço, Endri
Beqiraj, Arjan
Cenameri, Sabina
Jahja, Aurela
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/2173334.pdf
Data publikacji:: 2022
Wydawca:: Polskie Towarzystwo Inżynierii Ekologicznej
Tematy:: Tirana-Fushe Kuqe aquifer
groundwater
multivariate analysis
principal component analysis
hierarchical cluster analysis
Opis:: During the research, 71 groundwater samples were collected over a 300 km2 area of Tirana-Fushe Kuqe alluvial aquifer extension (central-western Albania) and subsequently analyzed for 11 parameters (pH, K+, Na+, Ca2+, Mg2+, HCO3-, Cl-, SO42-, NO3-, TH and TDS). Both geochemical conventional (Piper and Chadha diagrams) methods of groundwater classification and multivariate statistical (principal components analysis – PCA and hierarchical cluster analysis – HCA) methods were applied to the dataset to evidence the geochemical processes controlling groundwater geochemistry evaluation through the aquifer. The conventional geochemical methods revealed four (G1–G4) hydrochemical groups where the dominant group is G2 the samples of which are from unconfined to semiconfined recharge zone and the majority of them have Ca-Mg-HCO3 groundwater. Group G3 includes the samples from the confined coastal aquifer having Na-Cl groundwater. Group G1 includes three groundwater samples of Ca-Mg-SO4 from the central part of the aquifer, while group G4, the samples of which are spatially located between G3 and G2 zones, has Na-HCO3 groundwater. The first four components of the PCA account for 85.35% of the total variance. Component PC1 is characterized by very high positive loadings of TH, Ca2+, and Mg2+, suggesting the importance of dissolution processes in the aquifer recharge zone. Component PC2 is characterized by very high positive loadings in Na+, K+, and Cl-and moderate to high loadings of TDS, revealing the involvement of seawater intrusion and diffusion from clay layers. On the basis of their variable loadings, the first two components are defined as the “hardness” and “salinity”, respectively. The HCA produced four geochemically distinct clusters, C1–C4. The samples of cluster C1 are from the coastal confined aquifer and their groundwater belongs to the Na-Cl type. The samples from cluster C2 are located in the south and east recharge areas and most of them have Ca–Mg–HCO3 groundwater, while the samples from cluster C3, which are located in the northeastern recharge zone, have Mg-Ca–HCO3 groundwater. Finally, cluster C4 includes two groundwater subgroups having Na-Cl-HCO3 and Na-Mg-Cl-HCO3 groundwater in the vicinity of cluster C1 as well as Na-HCO3-Cl and Na-Mg-HCO3-Cl groundwater next to cluster C2 and C3.
Źródło:: Journal of Ecological Engineering; 2022, 23, 8; 327--340
2299-8993
Pojawia się w:: Journal of Ecological Engineering
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 6.

Tytuł:: The effect of binary data transformation in categorical data clustering
Autorzy:: Cibulková, Jana
Šulc, Zdenek
Sirota, Sergej
Rezanková, Hana
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/1194463.pdf
Data publikacji:: 2019-07-02
Wydawca:: Główny Urząd Statystyczny
Tematy:: hierarchical cluster analysis
nominal variable
binary variable
categorical data
similarity measures
evaluation criteria
generated data
Opis:: This paper focuses on hierarchical clustering of categorical data and compares two approaches which can be used for this task. The first one, an extremely common approach, is to perform a binary transformation of the categorical variables into sets of dummy variables and then use the similarity measures suited for binary data. These similarity measures are well examined, and they occur in both commercial and non-commercial software. However, a binary transformation can possibly cause a loss of information in the data or decrease the speed of the computations. The second approach uses similarity measures developed for the categorical data. But these measures are not so well examined as the binary ones and they are not implemented in commercial software. The comparison of these two approaches is performed on generated data sets with categorical variables and the evaluation is done using both the internal and the external evaluation criteria. The purpose of this paper is to show that the binary transformation is not necessary in the process of clustering categorical data since the second approach leads to at least comparably good clustering results as the first approach.
Źródło:: Statistics in Transition new series; 2019, 20, 2; 33-47
1234-7655
Pojawia się w:: Statistics in Transition new series
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 7.

Tytuł:: Institutional Quality and its Impact on FDI Inflow: Evidence from the EU Member States
Jakość instytucjonalna i jej wpływ na zagraniczne inwestycje bezpośrednie: przykład państw członkowskich Unii Europejskiej
Autorzy:: Dobrowolska, Bogusława
Dorożyński, Tomasz
Kuna‑Marszałek, Anetta
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/2033924.pdf
Data publikacji:: 2021-12-17
Wydawca:: Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
Tematy:: ZIB
instytucje
jakość instytucjonalna
hierarchiczna analiza skupień
państwa członkowskie Unii Europejskiej
FDI
institutions
institutional quality
hierarchical cluster analysis
EU Member States
Opis:: The aim of the article is to assess institutional quality in 28 EU Member States and to examine the relationship between the quality of institutions and FDI inward stock as % of GDP. This study is structured as follows. Firstly, we reviewed studies dedicated to the relationship between institutional quality and investment attractiveness. Then, we discussed FDI inflow into the EU countries and selected diagnostic variables that later served as the basis for our research in which we used categories of the Global Competitiveness Index. Based on rankings and using statistical methods, in the next stage, we divided the EU Member States into groups representing similar institutional quality. Then we investigated the relationships between groups of countries similar to one another when it comes to institutional quality and groups of countries ranked in ascending order by the value of foreign direct investment inflow measured as FDI inward stock as % of GDP. The study demonstrated that the EU Member States differ with respect to institutional quality. The results of the statistical analysis have provided grounds to positively verify the hypothesis about a positive relationship between the level of institutional quality and investment attractiveness.
Celem artykułu jest ocena jakości instytucjonalnej w 28 państwach członkowskich UE oraz próba oceny zależności pomiędzy jakością instytucjonalną a poziomem napływu zagranicznych inwestycji bezpośrednich (ZIB). Opracowanie ma następującą strukturę. Po pierwsze, dokonaliśmy przeglądu badań poświęconych związkom między jakością instytucjonalną a atrakcyjnością inwestycyjną. Następnie omówiliśmy napływ ZIB do krajów UE i wybraliśmy zmienne diagnostyczne, które posłużyły za podstawę do dalszej analizy. W tym celu posłużyliśmy się miernikami Globalnego Indeksu Konkurencyjności. W kolejnym etapie wykorzystując rankingi i metody statystyczne podzieliliśmy państwa członkowskie UE na grupy o zbliżonym poziomie jakości instytucjonalnej. Następnie zbadaliśmy zależności między podobnymi do siebie grupami krajów oraz grupami państw uszeregowanych według wartości napływu ZIB jako % PKB. Badanie wykazało, że państwa członkowskie UE różnią się wyraźnie pod względem jakości instytucjonalnej. Wyniki analiz statystycznych dały podstawę do pozytywnej weryfikacji hipotezy o pozytywnym związku między poziomem jakości instytucjonalnej a atrakcyjnością inwestycyjną.
Źródło:: Comparative Economic Research. Central and Eastern Europe; 2021, 24, 4; 23-44
1508-2008
2082-6737
Pojawia się w:: Comparative Economic Research. Central and Eastern Europe
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 8.

Tytuł:: A Monte Carlo investigation of two distance measures between statistical populations and their application to cluster analysis
Miary odległości pomiędzy populacjami statystycznymi i ich zastosowanie w analizie skupień - Badanie Monte Carlo
Autorzy:: Rossa, Agnieszka
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/904614.pdf
Data publikacji:: 1997
Wydawca:: Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
Tematy:: hierarchical cluster analysis methods
robustness of the nearest neighbour method
the Mahalanobis distance
the Kullback-Leibler divergence
the Marczewski-Steinhaus distance measure
Opis:: The paper deals with a simulation study of one of the well-known hierarchical cluster analysis methods applied to classifying the statistical populations. In particular, the problem of clustering the univariate normal populations is studied. Two measures of the distance between statistical populations are considered: the Mahalanobis distance measure which is defined for normally distributed populations under assumption that the covariance matrices are equal and the Kullback-Leibler divergence (the so called Generalized Mahalanobis Distance) the use of which is extended on populations of any distribution. The simulation study is concerned with the set of 15 univariate normal populations, variances of which are chanched during successive steps. The aim is to study robustness of the nearest neighbour method to departure from the variance equality assumption when the Mahalanobis distance formula is applied. The differences between two cluster families, obtained for the same set of populations but with the different distance matrices applied, are studied. The distance between both final cluster sets is measured by means of the Marczewski-Steinhaus distance.
Źródło:: Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica; 1997, 141
0208-6018
2353-7663
Pojawia się w:: Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 9.

Tytuł:: Real-time analysis and classification of bioaerosols based on optical scattering properties
Analiza i klasyfikacja bioaerozoli w czasie rzeczywistym w oparciu o właściwości rozpraszania światła
Autorzy:: Kaliszewski, M.
Trafny, E. A.
Włodarski, M.
Lewandowski, R.
Stępińska, M.
Kwaśny, M
Kostecki, J.
Kopczyński, K.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/208659.pdf
Data publikacji:: 2017
Wydawca:: Wojskowa Akademia Techniczna im. Jarosława Dąbrowskiego
Tematy:: klasyfikacja bioaerozoli
rozpraszanie
analiza wielkości i kształtu cząstek
wykrywanie bojowych środków biologicznych
bioaerosol classification
scattering
particle size and shape analysis
biological warfare agents’ detection
hierarchical cluster analysis (HCA)
HCA
Opis:: The size and shape of biological particles are important parameters allowing discrimination between various species. We have studied several aerosols of biological origin such as pollens, bacterial spores and vegetative bacteria. All of them presented different morphology. Using optical size and shape analyser we found good correlation between light scattering properties and actual particle features determined by scanning electron and fluorescence microscopy. In this study, we demonstrated that HCA (Hierarchical Cluster Analysis) offers fast and continuous bioaerosol classification based on shape and size data matrices of aerosols. The HCA gives an unequivocal interpretation of particle size vs. asymmetry data. Therefore, it may provide high throughput and reliable screening and classification of bioaerosols using scattering characteristics.
Rozmiar i kształt cząstek biologicznych są ważnymi parametrami pozwalającymi na rozróżnianie pomiędzy różnymi rodzajami cząstek. Przeprowadzone zostały badania aerozoli pochodzenia biologicznego takich jak pyłki roślin, przetrwalniki oraz wegetatywne bakterie. Substancje te wykazywały różne właściwości morfologiczne. W wyniku przeprowadzonych badań przy pomocy optycznego analizatora wielkości i kształtu cząstek znaleziona została wysoka korelacja pomiędzy właściwościami rozpraszania światła a rzeczywistymi właściwościami cząstek określonymi na podstawie SEM (Skaningowego Mikroskopu Elektronowego) oraz mikroskopu fluorescencyjnego. Przedstawione badania pokazują, że HCA (Hierarchical Cluster Analysis) umożliwia szybką, wiarygodną, prowadzoną w sposób ciągły analizę i klasyfikację bioaerozoli w oparciu o ich charakterystyki rozproszeniowe.
Źródło:: Biuletyn Wojskowej Akademii Technicznej; 2017, 66, 1; 27-40
1234-5865
Pojawia się w:: Biuletyn Wojskowej Akademii Technicznej
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 10.

Tytuł:: Analiza podobieństwa rodzin mieszańcowych truskawki powtarzającej owocowanie pod względem wielkości i jakości plonu owoców
Analysis of the similarities between hybrid families of everbearing strawberry in relation to fruit yield and quality
Autorzy:: Sieczko, Leszek
Masny, Agnieszka
Mądry, Wiesław
Żurawicz, Edward
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/41510559.pdf
Data publikacji:: 2008
Wydawca:: Instytut Hodowli i Aklimatyzacji Roślin
Tematy:: hierarchiczna analiza skupień
analiza składowych głównych
cechy jakości owoców
plon owoców
truskawka powtarzająca owocowanie
hierarchical cluster analysis
principal components analysis
characteristics of fruit quality
fruit yield
everbearing strawberry
Opis:: W pracy podjęto próbę wyznaczenia związków pomiędzy plonem owoców truskawki powtarzającej owocowanie i cechami jakości owoców. Użyte do analizy statystycznej dane (wyniki) oceny polowej 1280 siewek, należących do 32 rodzin mieszańcowych pochodziły z Instytutu Sadownictwa i Kwiaciarstwa w Skierniewicach. Zmienność obiektów badano z użyciem analizy składowych głównych, a następnie zastosowano hierarchiczną analizę skupień metodą Warda do wydzielania 3 grup jednorodnych.
The paper describes the attempt made to determine the relationships between fruit yield and quality of everbearing strawberry. The results of field evaluation of 1280 strawberry seedlings belonging to 32 hybrid families came from the Institute of Pomology and Floriculture in Skierniewice. Variability of the experimental objects was evaluated using the principal components analysis. Afterwards, Ward’s hierarchical clustering method was applied to distinguish homogeneous groups of objects.
Źródło:: Biuletyn Instytutu Hodowli i Aklimatyzacji Roślin; 2008, 250; 297-307
0373-7837
2657-8913
Pojawia się w:: Biuletyn Instytutu Hodowli i Aklimatyzacji Roślin
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 11.

Tytuł:: Hydro-chemical and microbiological characterization of Lower Cretaceous waters in a semi-arid zone Beni-Ounif syncline, South-West of Algeria
Hydrochemiczna i mikrobiologiczna charakterystyka wód dolnej kredy w półsuchej strefie synkliny Beni-Ounif w południowozachodniej Algierii
Autorzy:: Merzougui, Fatima Zahra
Makhloufi, Ahmed
Merzougui, Touhami
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/292610.pdf
Data publikacji:: 2019
Wydawca:: Instytut Technologiczno-Przyrodniczy
Tematy:: Beni-Ounif
groundwater
hierarchical cluster analysis (HCA)
hydro-chemical characterization
Lower Cretaceous
microbiological characterization
principal component analysis (PCA)
water quality
analiza składowych głównych (PCA)
charakterystyka hydrochemiczna
charakterystyka mikrobiologiczna
dolna kreda
hierarchiczna analiza skupień (HCA)
jakość wody
wody gruntowe
Opis:: The article analyses the water quality of the Lower Cretaceous aquifer in the Beni-Ounif syncline. To this end, 42 samples were taken for physico-chemical analysis and 28 for microbiological analysis in March, May and October 2017 from 14 sampling points. The results of physico-chemical analysis were processed by multi-variety statistical analysis methods: principal component analysis (PCA) and hierarchical cluster analysis (HCA) coupled to hydro chemical methods: Piper diagram. The PCA allowed us to explore the connections between physico-chemical parameters and similarities between samples and to identify the most appropriate physico-chemical elements to describe water quality. The HCA allowed us to classify the sampling points according to the similarity between them and thus reduce them for the next follow-up analysis. Waters of the syncline are characterized by medium to low mineralization (320 < EC < 7600 μS∙cm^–1 and 200 < RS < 4020 mg∙dm^–3) and hardness of between 22 and 123°f. Only 19% of the samples show NO₃ concentrations exceeding the Algerian standards. Microbiologically, the study reports the presence of bacteria: coliforms (<8 CFU∙0.1 dm^–3), Streptococcus D (<1100 CFU∙0.1 dm^–3), Clostridium sulphito-reducer of vegetative form (<90 CFU∙0.02 dm^–3) and sporulate (<4 CFU∙0.02 dm^–3), total aerobic mesophilic flora at 22°C (<462 CFU∙0.001 dm^–3) and at 37°C (<403 CFU∙0.001 dm^–3). It must be noted that no presence of thermo-tolerant coliforms is observed.
W artykule przedstawiono wyniki analizy jakości wody z poziomu wodonośnego dolnej kredy w synklinie Beni-Ounif. W tym celu pobrano 42 próbki wody do analiz fizycznych i chemicznych oraz 28 próbek do analiz mikrobiologicznych z 14 stanowisk w marcu, maju i październiku 2017 r. Wyniki analiz fizycznych i chemicznych przetworzono za pomocą wieloczynnikowych metod statystycznych: analizy czynników głównych (PCA) i hierarchicznej analizy skupień (HCA) połączonej z metodami hydrochemicznymi, z diagramem Pipera. Analiza PCA umożliwiła zbadanie powiązań między parametrami fizycznymi i chemicznymi oraz podobieństwa między próbkami, a także identyfikację parametrów najbardziej odpowiednich do opisu jakości wody. Wykorzystując HCA, sklasyfikowano stanowiska według ich wzajemnego podobieństwa oraz zredukowano ich liczbę do przyszłych analiz. Wody synkliny charakteryzowały się małą do średniej mineralizacją (320 < EC < 7600 μS∙cm^–1 i 200 < RS < 4020 mg∙dm^–3) i twardością między 22 i 123°f. Tylko 19% próbek wykazywało stężenie azotanów przekraczające algierskie normy. W badanych wodach stwierdzono obecność bakterii z grupy Coli (<8 jtk∙(0,1 dm³)^–1), Streptococcus D (<1100 jtk∙(0,1 dm³)^–1), wegetatywnych form (<90 jtk∙(0,02 dm³)^–1) i przetrwalników (<4 jtk∙(0,02 dm³)^–1) Clostridium oraz całkowitej mezofilnej flory aerobowej w temperaturze 22°C (<462 jtk∙(0,001 dm³)^–1) i 37°C (<403 jtk∙(0,001 dm³)^–1). Należy dodać, że nie stwierdzono obecności termoodpornych bakterii z grupy Coli.
Źródło:: Journal of Water and Land Development; 2019, 40; 67-80
1429-7426
2083-4535
Pojawia się w:: Journal of Water and Land Development
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 12.

Tytuł:: Przegląd technik grupowania danych i obszary zastosowań
Autorzy:: Sala, Karolina
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/2157869.pdf
Data publikacji:: 2017
Wydawca:: Instytut Studiów Międzynarodowych i Edukacji Humanum
Tematy:: cluster analysis
hierarchical clustering
k-means
Opis:: The paper presents an overview of various clustering techniques used in data mining. Clustering is an unsupervised learning problem that is used to identify groups in a set of unlabeled data. Data is grouped by probability so that objects of the same group / cluster have similar properties / characteristics [1]. This article aims at exploring and comparing different clustering algorithms. Grouping is used in many areas, including machine learning, pattern recognition, image analysis, information retrieval.
Źródło:: Społeczeństwo i Edukacja. Międzynarodowe Studia Humanistyczne; 2017, 2(25); 141-145
1898-0171
Pojawia się w:: Społeczeństwo i Edukacja. Międzynarodowe Studia Humanistyczne
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 13.

Tytuł:: Assessment of Sustainable Development Using Cluster Analysis and Principal Component Analysis
Ocena zrównoważonego rozwoju za pomocą analizy skupień i analizy głównych składników
Autorzy:: Drastichová, Magdaléna
Filzmoser, Peter
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/371108.pdf
Data publikacji:: 2019
Wydawca:: Polska Akademia Nauk. Komitet Człowiek i Środowisko PAN
Tematy:: European Union (EU)
Hierarchical Cluster Analysis (HCA)
Principal Component Analysis (PCA)
Sustainable Development (SD)
Sustainable Development Goals (SDGs)
JEL Classification
Q01
Q50
Q51
Q54
Q56
Unia Europejska
hierarchiczna analiza skupień
analiza głównych wskaźników
rozwój zrównoważony
cele zrównoważonego rozwoju
Opis:: The European Union (EU) Sustainable Development Goals (SDG) indicator set replaced the EU Sustainable Development Strategy (SDS) in 2017. The selected indicators of this set were chosen for the analysis to classify the sample of the 28 EU countries along with Norway according to their performance in sustainability. In the selection of indicators, priority was given to the indicators reflecting the social dimension of SD, along with important representatives of the economic, ecological and institutional dimensions of SD generally. Hierarchical Cluster Analysis (HCA) and Principal Component Analysis (PCA) were applied to the data of 12 indicators in the period 2012- 2016. By means of the HCA, four clusters were created in each year of the period 2012-2016 using the indicator values of particular years and then using all the indicator values in all the monitored years for the general assignment of countries to particular clusters. According to changes in the assignment to particular clusters over the years, the sustainability of development and the path of SD in the examined countries are assessed. As regards the core countries of each cluster, cluster 1 includes the most developed EU countries and is thus evaluated as the best performing cluster. Cluster 2 including the least developed EU countries is evaluated as the worst performing cluster. Cluster 3 predominantly includes the transitive economies and it is evaluated as the second best performing cluster according to the indicators applied. Cluster 4 containing the Southern countries is assessed as the second worst performing cluster. From the shifts of countries that occurred between the years, the shift of Ireland from cluster 3 to cluster 1 in 2013 must be emphasised as the move towards higher sustainability. The shift of Slovakia and Hungary from cluster 2 to cluster 3 in 2013 is also evaluated as progress towards higher sustainability.
W Unii Europejskiej w 2017 r. Cele zrównoważonego rozwoju zastąpiły dotychczasową Strategię zrównoważonego rozwoju. W tej pracy wybrane wskaźniki odnoszące się do nowych Celów zrównoważonego rozwoju stanowią podstawę klasyfikacji 28 krajów Wspólnoty oraz Norwegii. Wśród tych wskaźników priorytetowo potraktowano te odnoszące się do wymiaru społecznego zrównoważonego rozwoju, uzupełniając dyskusję o podstawowe wskaźniki ekonomiczne, ekologiczne i instytucjonalne. Przeanalizowano okres obejmujący lata 2012-2016. Wobec wybranych 12 wskaźników zastosowano hierarchiczną analizę skupień i analizę głównych składników. Utworzono cztery klastry w ramach każdego roku z analizowanego okresu, określając wartości wskaźników dla poszczególnych lat, a następnie określenie wszystkich wartości wskaźników dla wszystkich monitorowanych lat umożliwiło przypisanie krajów do poszczególnych klastrów. Określenie zmian w przypisaniu do poszczególnych klastrów na przestrzeni lat umożliwiło ocenę zrównoważoności rozwoju i określenie ścieżki zrównoważonego rozwoju badanych krajów. Jeśli chodzi o główne kraje każdego klastra, to klaster 1 obejmuje najbardziej rozwinięte kraje UE i dlatego jest oceniany jako klaster, który osiąga najlepsze wyniki. Klaster 2 uwzględnia najsłabiej rozwinięte kraje i oceniony jest jako ten, który osiąga najgorsze wyniki. Klaster 3 obejmuje głównie gospodarki znajdujące się w okresie przejściowym i jest oceniany jako drugi osiągający najlepsze wyniki. Klaster 4 obejmuje kraje Południa i jest oceniany jako drugi osiągający najgorsze wyniki. Uwzględniając zmiany jakie zaszły w okresie kolejnych lat, należy podkreślić przesunięcie Irlandii z klastra 3 do klastra 1 w 2013 r., co oznacza ruch w kierunku większej zrównoważoności. Tak samo należy ocenić przejście w tym samym roku Słowacji i Węgier z klastra 2 do klastra 3.
Źródło:: Problemy Ekorozwoju; 2019, 14, 2; 7-24
1895-6912
Pojawia się w:: Problemy Ekorozwoju
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 14.

Tytuł:: Dochody podatkowe w krajach Unii Europejskiej
Autorzy:: Szymańska, Agata
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/543520.pdf
Data publikacji:: 2017
Wydawca:: Główny Urząd Statystyczny
Tematy:: cluster analysis
tax revenues
tax harmonization
hierarchical method
analiza skupień
dochody podatkowe
harmonizacja podatków
metoda hierarchiczna
Opis:: Celem opracowania jest zanalizowanie dochodów podatkowych oraz zbadanie podobieństwa krajów Unii Europejskiej (UE) pod względem wpływów z tytułu wybranych podatków — głównie VAT, CIT, PIT oraz podatku akcyzowego. Ocenie poddano kraje UE w okresie między 2003 r. (tj. rokiem poprzedzającym największe rozszerzenie UE) a 2012 r. (z uwagi na kompletność danych). Porównano stawki podatków i strukturę dochodów podatkowych w krajach UE, a następnie dokonano oceny ich podobieństwa przy wykorzystaniu narzędzi analizy skupień. Z przeprowadzonej analizy wynika, że proces harmonizacji, który następował w badanym okresie, nie wywarł znaczącego wpływu na upodobnienie się struktury dochodów podatkowych krajów UE. O strukturze tej wydają się nadal decydować np. względy społeczne, ekonomiczne czy historyczne mające wpływ na tworzenie systemów podatkowych w poszczególnych krajach UE.
The aim of this paper is to analyse tax revenues and examine similarities of selected tax revenues (mainly VAT, CIT, PIT and excise duty) in the European Union countries. The analysis of the EU members concerns the period between 2003 (i.e. the year preceding the biggest enlargement of the EU) and 2012 (due to data completeness). Tax rates and the structure of tax revenues in the EU countries were compared and then the cluster analysis was applied to assess the similarity of tax revenues. The analysis suggests that the process of tax harmonization, which took place in the period considered, did not exert a significant impact on the similarity of the structure of tax revenues in the EU countries. The structure seems to be still determined by e.g. social, economic or historical factors, which influenced the tax systems creation in particular EU countries.
Źródło:: Wiadomości Statystyczne. The Polish Statistician; 2017, 5
0043-518X
Pojawia się w:: Wiadomości Statystyczne. The Polish Statistician
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 15.

Tytuł:: Wykorzystanie języka R do statystycznej analizy oraz analizy skupień dla danych geochemicznych
Use of R programming language for statistical analysis and cluster analysis of geochemical data
Autorzy:: Janiga, Marek
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/31348311.pdf
Data publikacji:: 2023
Wydawca:: Instytut Nafty i Gazu - Państwowy Instytut Badawczy
Tematy:: analiza skupień
metoda k-średnich
metoda hierarchiczna
skład gazu ziemnego
cluster analysis
k-means method
hierarchical method
natural gas composition
Opis:: W zagadnieniach geologii naftowej metody statystyczne są szeroko stosowane w petrografii, petrofizyce, geochemii, geomechanice, geofizyce wiertniczej czy sejsmice, a analiza skupień jest istotna w klasyfikacji skał – wyznaczaniu stref o pewnych własnościach, np. macierzystych lub zbiornikowych. Artykuł prezentuje użycie metod statystycznych, w tym metod analizy skupień, w procesach przetwarzania i analizy dużych zbiorów różnorodnych danych geochemicznych. Do analiz statystycznych wykorzystano literaturowe dane z analiz składu chemicznego i izotopowego gazów ziemnych. Wyniki zawierały skład chemiczny gazów ziemnych oraz skład izotopowy. Zastosowano algorytmy tzw. nienadzorowanego uczenia maszynowego do przeprowadzenia analizy skupień. Grupowania było przeprowadzone dwiema metodami: k-średnich oraz hierarchiczną. Do zobrazowania wyników grupowania metodą k-średnich można wykorzystać dwuwymiarowy wykres (funkcja fviz_cluster języka R). Wymiary na wykresie to efekt analizy głównych składowych (PCA) i są one liniową kombinacją cech (kolumn w tabeli). Wynikiem grupowania metodą hierarchiczną jest wykres nazywany dendrogramem. W artykule dodatkowo zaprezentowano wykresy pudełkowe i histogramy oraz macierz korelacji zawierającą współczynniki korelacji Pearsona. Wszystkie prace wykonano z użyciem języka programowania R. Język R, z wykorzystaniem programu RStudio, jest bardzo wygodnym i szybkim narzędziem do statystycznej analizy danych. Przy użyciu tego języka uzyskanie wymienionych powyżej wykresów, tabeli i danych jest szybkie i stosunkowo łatwe. Wyniki analiz składu gazu wydają się mało zróżnicowane. Mimo to dzięki algorytmom k-średnich i hierarchicznym możliwe było pogrupowanie danych geochemicznych na wyraźnie rozdzielne zespoły. Zarówno wartości składu izotopowego, jak i skład chemiczny pozwalają wyznaczyć grupy, które w inny sposób nie byłyby dostrzegalne.
In petroleum geology, statistical methods are widely used in petrography, petrophysics, geochemistry, geomechanics, well log analysis and seismics, and cluster analysis is important for rock classification – determination of zones with certain properties, e.g., source or reservoir. This paper presents the use of the R language for statistical analysis, including cluster analysis, of large sets of diverse geochemical data. Literature data from analyses of chemical and isotopic composition of natural gases were used for statistical analyses. The results included the chemical composition of the natural gases and the isotopic composition. So-called unsupervised machine learning algorithms were used to perform the cluster analysis. Clustering was performed using two methods: k-means and hierarchical. A two-dimensional graph (function fviz_cluster) can be used to illustrate the results of the k-means clustering. The dimensions in the graph are the result of principal component analysis (PCA) and are a linear combination of the features (columns in the table). The result of hierarchical clustering is a graph called a dendrogram. The paper additionally presents box plots and histograms as well as a correlation matrix containing Pearson correlation coefficients. All work was completed using the programming language R. The R language, using the RStudio software, is a very convenient and fast tool for statistical data analysis. Obtaining the above-mentioned graphs, tables and data is quick and relatively easy, using the R language. The results of the analyses of the composition of the gas appear to have little variation. Nevertheless, thanks to k-means and hierarchical algorithms, it was possible to group the geochemical data into clearly separable groups. Both the isotopic composition values and the chemical composition make it possible to delineate groups that would not otherwise be noticeable.
Źródło:: Nafta-Gaz; 2023, 79, 9; 576-583
0867-8871
Pojawia się w:: Nafta-Gaz
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Informacja

Wyszukujesz frazę "hierarchical cluster analysis" wg kryterium: Temat

Źródło danych

Dostawca treści

Kolekcja

Rok wydania

Wydawca

Temat

Autor

Typ dokumentu

Język