Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "podejście zagregowane w taksonomii" wg kryterium: Wszystkie pola


Wyświetlanie 1-2 z 2
Tytuł:
Comparison of the Accuracy of the Probabilistic Distance Clustering Method and Cluster Ensembles
Porównanie dokładności metody odległości probabilistycznej i podejścia zagregowanego w taksonomii
Autorzy:
Rozmus, Dorota
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/657880.pdf
Data publikacji:
2016
Wydawca:
Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
Tematy:
grupowanie
dokładność
metoda odległości probabilistycznej
podejście zagregowane w taksonomii
clustering
accuracy
distance clustering method
cluster ensemble
Opis:
Stosowanie metod taksonomicznych w jakimkolwiek zagadnieniu grupowania wymaga jednocześnie zapewnienia wysokiej dokładności wyników podziału. Ona bowiem warunkuje skuteczność wszelkich decyzji podjętych na podstawie uzyskanych rezultatów. Dlatego też w literaturze wciąż proponowane są nowe rozwiązania, których zadaniem jest poprawa dokładności grupowania w stosunku do tradycyjnie stosowanych metod (np. k-średnich, hierarchicznych). Przykładami mogą tu być metody polegające na zastosowaniu podejścia zagregowanego (Leisch 1999; Dudoit, Fridlyand 2003; Hornik 2006; Fred, Jain 2002), czy niedawno zaproponowana metoda odległości probabilistycznej (Ben-Israel, Iyigun 2008).Głównym celem artykułu jest porównanie dokładności omawianej metody z dokładnością podejścia zagregowanego w taksonomii.
High accuracy of results is a very important aspect in any clustering problem t determines the effectiveness of decisions based on them. Therefore, literature proposes methods and solutions that aim to give more accurate and stable results than traditional clustering algorithms (e.g. k-means or hierarchical methods). Cluster ensembles (Leisch 1999; Dudoit, Fridlyand 2003; Hornik 2006; Fred, Jain 2002) or the distance clustering method (Ben-Israel, Iyigun 2008) are the examples of such solutions. Here, we carry out an experimental study to compare the accuracy of these two approaches.
Źródło:
Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica; 2016, 3, 322
0208-6018
2353-7663
Pojawia się w:
Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
The Number of Groups in an Aggregated Approach in Taxonomy with the Use of Stability Measures and Classical Indices – A Comparative Analysis
Wybór liczby grup w podejściu zagregowanym w taksonomii z wykorzystaniem miar stabilności oraz klasycznych indeksów – porównanie wyników
Autorzy:
Rozmus, Dorota
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2152805.pdf
Data publikacji:
2022-06-14
Wydawca:
Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
Tematy:
taksonomia
klasteryzacja
podejście zagregowane
stabilność metod taksonomicznych
taxonomy
clustering
cluster ensemble
cluster stability
Opis:
Recently, the two concepts that have been often discussed in the literature on taxonomy are the cluster ensemble and stability. An interesting proposal regarding the combination of these two concepts was presented by Șenbabaoğlu, Michailidis, and Li, who proposed as a measure of stability a proportion of ambiguously clustered pairs (PAC) for selecting the optimal number of groups in the cluster ensemble. This proposal appeared in the field of genetic research, but as the authors themselves write, the method can be successfully used also in other research areas. The aim of this paper is to compare the results of indicating the number of clusters (k parameter) using the aggregated approach in taxonomy and the above-mentioned measure of stability and classical indices (e.g. Caliński–Harabasz, Dunn, Davies–Bouldin).
We współczesnych rozważaniach z dziedziny taksonomii w literaturze często poruszane są dwa pojęcia: podejście zagregowane oraz stabilność metod grupowania. Do tej pory te były one rozważane osobno. Natomiast ciekawą propozycję w zakresie połączenia tych dwóch pojęć przedstawili Y. Șenbabaoğlu, G. Michailidis i J.Z. Li, którzy zasugerowali podejście zagregowane w taksonomii, połączone z zaproponowaną przez siebie miarą stabilności jako kryterium wyboru optymalnej liczby grup (k). Celem artykułu jest porównanie wyników wyboru wartości parametru k za pomocą wspomnianej miary stabilności oraz klasycznych indeksów (np. Calińskiego‑Harabasza, Dunna).
Źródło:
Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica; 2021, 6, 357; 55-67
0208-6018
2353-7663
Pojawia się w:
Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-2 z 2

    Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies