Informacja

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

Wyszukujesz frazę "cluster." wg kryterium: Wszystkie pola


Tytuł:
Empirical Evaluation of Oclus and Genrandomclust Algorithms of Generating Cluster Structures
Autorzy:
Korzeniewski, Jerzy
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/973546.pdf
Data publikacji:
2014
Wydawca:
Główny Urząd Statystyczny
Tematy:
cluster analysis
cluster structure generation
OCLUS algorithm
genRandomClust algorithm
Opis:
The OCLUS algorithm and genRandomClust algorithm are newest proposals of generating multivariate cluster structures. Both methods have the capacity of controlling cluster overlap, but both do it quite differently. It seems that OCLUS method has much easier, intuitive interpretation. In order to verify this opinion a comparative assessment of both algorithms was carried out. For both methods multiple cluster structures were generated and each of them was grouped into the proper number of clusters using k-means. The groupings were assessed by means of divisions similarity index (modified Rand index) referring to the classification resulting from the generation. The comparison criterion is the behaviour of the overlap parameters of structures. The monotonicity of the overlap parameters with respect to the similarity index is assessed as well as the variability of the similarity index for the fixed value of overlap parameters. Moreover, particular attention is given to checking the existence of an overlap parameter limit for the classical grouping procedures as well as uniform nature of overlap control with respect to all clusters.
Źródło:
Statistics in Transition new series; 2014, 15, 3; 487-494
1234-7655
Pojawia się w:
Statistics in Transition new series
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Ocena jakości wyników grupowania – przegląd bibliografii
Cluster Validity Measurement - a Bibliography Review
Autorzy:
Migdał-Najman, Kamila
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1830784.pdf
Data publikacji:
2011-12-31
Wydawca:
Główny Urząd Statystyczny
Tematy:
analiza skupień
wskaźniki jakości grupowania
cluster analysis
cluster validity indices
Opis:
W artykule dokonano syntetycznego przeglądu literatury tematu począwszy od prac P. Jaccarda z roku 1908 a skończywszy na pracach B. Mirkina z 2011 roku. Dokonano próby klasyfikacji znanych wskaźników jakości grupowania, uwzględniając kryteria pochodzące z różnych dyscyplin naukowych. W szczególności dokonano klasyfikacji wskaźników optymalnej liczby skupień jako podklasy wskaźników jakości grupowania. Wyniki prezentowanych badań powinny być użyteczne dla wszystkich zajmujących się problemami grupowania i klasyfikacji.
In the article are presented the synthetic review of the literature from P. Jaccard in 1908 to B. Mirkin, 2011. In this paper, the concept and classification of cluster validity indices are proposed. There are presented classification of validity indices to find the optimal number of clusters. The results of this study should be useful for all concerned with the problems of classification.
Źródło:
Przegląd Statystyczny; 2011, 58, 3-4; 281-299
0033-2372
Pojawia się w:
Przegląd Statystyczny
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Statistical methods and algorithms for spatio-temporal cluster analysis
Autorzy:
Abramovich, M.
Mitskevich, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/92828.pdf
Data publikacji:
2017
Wydawca:
Uniwersytet Przyrodniczo-Humanistyczny w Siedlcach
Tematy:
cluster analysis
spatiotemporal
scan statistic
flexible
robust
algorithm
cluster construction
thyroid carcinoma
detection
Opis:
The global clusterization test and scan statistic method for studying geographical distribution of the objects are considered. The algorithm of windows set construction for the flexible spatial was developed. The robust version of spatial scan statistic method is proposed. The children carcinoma of the Belarus was analyzed using scan statistic method.
Źródło:
Studia Informatica : systems and information technology; 2017, 1-2(21); 5-14
1731-2264
Pojawia się w:
Studia Informatica : systems and information technology
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Gliadins polymorphism and cluster analyses of Syrian grown durum wheat.
Autorzy:
MirAli, Nizar
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2198847.pdf
Data publikacji:
2002-12-22
Wydawca:
Instytut Hodowli i Aklimatyzacji Roślin
Tematy:
cluster analysis
durum wheat
gliadins
APAGE
Opis:
A total of 187 Triticum durum (Desf.) genotypes were studied. These included 102 mutants, 15 local genotypes, 22 lines from ACSAD and 48 lines from ICARDA. Polyacrylamide gel electrophoresis under acidic conditions of pH 3.1 (A-PAGE) was used to separate gliadins groups of storage proteins for the identification and the classification of the genotypes under study. Results showed that the region of w-gliadins had a wider range for the number of bands than all other regions of gliadins (a-,  b- ,   and  g-gliadins). Cluster analyses using the Unweighted Pair Group Mean Average (UPGMA) method put the genotypes of all groups in trees on the basis of the gliadin bands distribution. Three categories were obtained. 1) Complete correspondence of the pedigrees and the trees, reflecting the importance of the gliadins as a decisive factor for the genotype position in the cluster. 2) The presence of genotypes with similar banding patterns but were unrelated in their pedigrees. And, 3) The genotypes originate from the same cross but are unrelated in the tree. It was concluded that tree clustering based on gliadin electrophoregrams may be used as an additional tool in revealing genetical relations among genotypes. However, one should keep in mind that several factors may influence the resulting tree. These include heterogeneity, incorrect band designation and uncertain or false pedigrees.
Źródło:
Plant Breeding and Seed Science; 2002, 46, 2; 45-56
1429-3862
2083-599X
Pojawia się w:
Plant Breeding and Seed Science
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Modification of Hinov Method of Variable Selection for Multiple Cluster Structure Analysis
Modyfikacja metody HINoV selekcji zmiennych w analizie wielokrotnych struktur skupień
Autorzy:
Korzeniewski, Jerzy
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/904539.pdf
Data publikacji:
2013
Wydawca:
Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
Tematy:
cluster analysis
variable choice
multiple cluster structures
Opis:
The original HINoV method (Carmone et al., 1999 ) is not robust to the presence of correlated unimodal and uniform variables among noisy variables (e.g. Korzeniewski, 2012). Moreover, HINoV can be applied only to a single cluster structure analysis. In the article, a modification is proposed consisting in grouping all variables (separately for each reference variable) into two classes. One of the classes consists of variables similar to the reference variable, the other consists of variables which are “less similar”. Similarity between two variables is based on the similarity of the data set division into an established number of clusters (from 2 to 10) measured with the modified Rand index. We arrive at a zero-one matrix describing relations between every pair of variables. Then, a set of variables creating the same (the strongest) cluster structure is selected by means of a criterion optimizing the matrix division into four blocks. After completing the first stage selection one can search another cluster structure applying the same procedure to the set of remaining variables. The modification is assessed in a broad experiment based on 2250 data sets generated from the mixtures of normal distribution.
Oryginalna metoda HINoV jest zupełnie nieodporna na występowanie wśród zmiennych zanieczyszczających strukturę skupień zmiennych skorelowanych jednomodalnych lub równomiernych. Ponadto HINoV można stosować tylko w przypadku jednej struktury skupień.W referacie zaproponowana jest modyfikacja polegająca na tym, by, oddzielnie, dla każdej ustalonej zmiennej, grupować zmienne w dwie klasy zmiennych podobnych i niepodobnych do niej w sensie podobieństwa podziału zbioru danych na daną liczbę skupień (od 2 do 10). Otrzymujemy wówczas macierz zerojedynkową opisującą związki pomiędzy każdą parą zmiennych. Następnie, podzbiór zmiennych tworzących tę samą (najsilniejszą) strukturę skupień wybierany jest za pomocą kryterium optymalizującego podział macierzy na cztery bloki. Po wybraniu zmiennych tworzących jedną strukturę skupień można, w dalszym kroku, wybierać zmienne tworzące następną strukturę skupień spośród zmiennych, które nie zostały wybrane w pierwszym kroku. W celu selekcji właściwego bloku macierzy stosowane jest kryterium stabilności podziału zbioru danych oparte na wielokrotnym losowaniu połowy zbioru i porównywaniu podziałów otrzymanych przy pomocy metody k-średnich. Modyfikacja oceniona jest w obszernym eksperymencie symulacyjnym na 2250 zbiorach danych wygenerowanych w postaci mieszanin rozkładów normalnych.
Źródło:
Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica; 2013, 286
0208-6018
2353-7663
Pojawia się w:
Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
An entropy based non-wrapper approach for choosing variables in cluster analysis
Autorzy:
Korzeniewski, Jerzy
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/657955.pdf
Data publikacji:
2011
Wydawca:
Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
Tematy:
cluster analysis
entropy
variable choice
Opis:
W artykule badamy sprawność algorytmu wybierania zmiennych w analizie skupień opartego na entropii (por. Dash, Liu, 2000). Ocena oparta jest na eksperymencie, w którym zbiory generowane są w postaci mieszanin rozkładów normalnych. Wyniki wskazują na to. że metoda nie radzi sobie tak dobrze jak to sugerowali Autorzy.
Źródło:
Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica; 2011, 255
0208-6018
2353-7663
Pojawia się w:
Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Cluster Analysis as a Tool for Strategic Analysis at the State Level
Autorzy:
Dawidczyk, Andrzej
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1375052.pdf
Data publikacji:
2020
Wydawca:
Wyższa Szkoła Policji w Szczytnie
Tematy:
security methodology
strategic analysis
cluster analysis
Opis:
The article presents the evolution of the idea of approach to conducting strategic analysis of the state’s environment, used to assess its functioning in the existing and forecasted conditions, which can also be used in the analysis conducted at lower levels of administration. The author presents one of the methods of strategic analysis used in the process of strategic planning in the field of national security. This method can also be successfully used when designing a defence strategy or police development strategy, as it precedes the process of formulating objectives and action concepts. According to the author, the advantages of the proposed method called cluster analysis are its universality, transparency and simplicity of application. The proposed method was preceded by reflections on the issues of strategic analysis related to the current practice of strategic planning in Poland, as well as similar to the presented taxonomic method, to finally focus the reader’s attention on cluster analysis, a mathematical method of data grouping, which can be a proposal to conduct strategic analysis at the level of the state and its institutions.
Źródło:
Internal Security; 2020, 12(1); 97-111
2080-5268
Pojawia się w:
Internal Security
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
MULTIVARIATE ANALYSIS OF HEALTHCARE SYSTEMS IN SELECTED EUROPEAN UNION COUNTRIES. CLUSTER ANALYSIS
Autorzy:
Miszczyńska, Katarzyna
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/453371.pdf
Data publikacji:
2013
Wydawca:
Szkoła Główna Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie. Katedra Ekonometrii i Statystyki
Tematy:
multivariate statistical analysis
cluster analysis
EU healthcare systems
Opis:
The European Union as a whole tends to be a highly diversified entity. Therefore it should not be surprising that the main goal of EU authorities is the limitation of inequalities among member countries. The aim of this study is to identify some groups of countries from the EU that show similar characteristics concerning the functioning of healthcare sectors. The selected countries will be analysed through the prism of characteristics connected with the financial and organizational issues. The study will be backed up by a chosen multivariate statistical analysis — cluster analysis.
Źródło:
Metody Ilościowe w Badaniach Ekonomicznych; 2013, 14, 2; 99-107
2082-792X
Pojawia się w:
Metody Ilościowe w Badaniach Ekonomicznych
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
The technology of hierarchical agglomerative cluster analysis in library research
Autorzy:
Кunenets, N.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/411442.pdf
Data publikacji:
2016
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Oddział w Lublinie PAN
Tematy:
cluster analysis
object-property table
proximity matrix
dendrogram
clusters
Opis:
This article describes the simple technology of the hierarchical agglomerative cluster analysis of 20 different libraries, presented by the samples of classification attributes of the same volumes. It is necessary to construct a proximity matrix for an effective process of cluster analysis, using the data from the table “library-classification features”. For separating a set of selected objects into clusters, so that each of them has objects, the most appropriate for its type, it is necessary to create a table “object-property”, where libraries are objects and individual and equal dimension vectors (sets) of characteristic classification features are properties. To do this you should: form the set of libraries that are the objects of clustering; define for each library the set of classification features and its power (volume) in the same nominal scale; choose the value scale of classification features; form a table object-property. This technology is implemented in the environment of MsExcel-2003. It includes the transformation of one-dimensional data into multi-dimensional indexes, using the descriptive statistics and distributions of individual parameters, the creation of the “object-property” table, the building of the proximity matrix, the definition of the dendrogram structure and the cluster interpretation. The application of clustering method can further focus on creating algorithms of effective information search, and also building the scientifically-reasonable classification systems orientated on the library science. The method of hierarchical agglomerative cluster analysis can be used with typological or semantic distribution of library funds, or studying of their thematic and specific composition. This method can be considered as universal, that gives an opportunity to formalize the typology division of any objects of librarianship.
Źródło:
ECONTECHMOD : An International Quarterly Journal on Economics of Technology and Modelling Processes; 2016, 5, 1; 35-41
2084-5715
Pojawia się w:
ECONTECHMOD : An International Quarterly Journal on Economics of Technology and Modelling Processes
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Proposal of New Cluster Analysis Algorithm
Propozycja nowego algorytmu do analizy skupień
Autorzy:
Korzeniewski, Jerzy
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/905670.pdf
Data publikacji:
2006
Wydawca:
Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
Tematy:
cluster analysis
density estimation
kernel estimation
Epanechnikov kernel
Opis:
One of well-known groups of cluster analysis methods is the group of methods based on density estimation. In the paper we propose a new method of defining dusters which consists of two steps. In the first step we find local maxima of the joint distribution thus establishing clusters centres. In the second step we assign observations to one of existing clusters centres. The number of clusters is assumed to be known. In both steps we use similar technique based on the kernel density estimator with the Epanechnikov kernel. The performance of the method is analyzed in an example of application to the Gordon (1999) data. In the analysis the Rousseeuw indices are used to assess clusters cohesion as well as and some comparisons with other methods of defining clusters are presented. The results look promising.
Jedną z dobrze znanych grup metod analizy skupień są metody oparte na szacowaniu gęstości. W artykule zaproponowana jest nowa metoda wyszukiwania skupień, która składa się z dwóch kroków. W pierwszym kroku znajdujemy maksima lokalne rozkładu łącznego, które przyjmujemy jako centra skupień. W drugim kroku każda obserwacja przyłączana jest do jednego z centrów. Zakładamy z góry liczbę skupień. W obydwu krokach używamy tej samej techniki opartej na estymatorze jądrowym funkcji gęstości z jądrem Epanecznikowa. Działanie metody jest przeanalizowane na przykładzie danych Gordona (1999). W analizie wykorzystano indeksy Rousseeuwa spoistości skupień, jak również przedstawiono porównanie z innymi metodami analizowania skupień. Wyniki wyglądają obiecująco.
Źródło:
Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica; 2006, 196
0208-6018
2353-7663
Pojawia się w:
Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
New Method of Variable Selection for Binary Data Cluster Analysis
Autorzy:
Korzeniewski, Jerzy
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/466036.pdf
Data publikacji:
2016
Wydawca:
Główny Urząd Statystyczny
Tematy:
cluster analysis
market segmentation
selection of variables
binary data
k-means grouping
Opis:
Cluster analysis of binary data is a relatively poorly developed task in comparison with cluster analysis for data measured on stronger scales. For example, at the stage of variable selection one can use many methods arranged for arbitrary measurement scales but the results are usually of poor quality. In practice, the only methods dedicated for variable selection for binary data are the ones proposed by Brusco (2004), Dash et al. (2000) and Talavera (2000). In this paper the efficiency of these methods will be discussed with reference to the marketing type data of Dimitriadou et al. (2002). Moreover, the primary objective is a new proposal of variable selection method based on connecting the filtering of the input set of all variables with grouping of sets of variables similar with respect to similar groupings of objects. The new method is an attempt to link good features of two entirely different approaches to variable selection in cluster analysis, i.e. filtering methods and wrapper methods. The new method of variable selection returns best results when the classical k-means method of objects grouping is slightly modified.
Źródło:
Statistics in Transition new series; 2016, 17, 2; 295-304
1234-7655
Pojawia się w:
Statistics in Transition new series
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Principal Component Analysis and Cluster Analysis In Multivariate Assessment of Water Quality
Autorzy:
Jankowska, J.
Radzka, E.
Rymuza, K.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/124319.pdf
Data publikacji:
2017
Wydawca:
Polskie Towarzystwo Inżynierii Ekologicznej
Tematy:
principal component analysis
water quality
cluster analysis
Opis:
This paper deals with the use of multivariate methods in drinking water analysis. During a five-year project, from 2008 to 2012, selected chemical parameters in 11 water supply networks of the Siedlce County were studied. Throughout that period drinking water was of satisfactory quality, with only iron and manganese ions exceeding the limits (21 times and 12 times, respectively). In accordance with the results of cluster analysis, all water networks were put into three groups of different water quality. A high concentration of chlorides, sulphates, and manganese and a low concentration of copper and sodium was found in the water of Group 1 supply networks. The water in Group 2 had a high concentration of copper and sodium, and a low concentration of iron and sulphates. The water from Group 3 had a low concentration of chlorides and manganese, but a high concentration of fluorides. Using principal component analysis and cluster analysis, multivariate correlation between the studied parameters was determined, helping to put water supply networks into groups according to similar water quality.
Źródło:
Journal of Ecological Engineering; 2017, 18, 2; 92-96
2299-8993
Pojawia się w:
Journal of Ecological Engineering
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Redescending M-estimators in regression analysis, cluster analysis and image analysis
Autorzy:
Müller, Christine
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/729806.pdf
Data publikacji:
2004
Wydawca:
Uniwersytet Zielonogórski. Wydział Matematyki, Informatyki i Ekonometrii
Tematy:
redescending M-estimator
regression
breakdown point
optimality
cluster analysis
image analysis
kernel estimator
Opis:
We give a review on the properties and applications of M-estimators with redescending score function. For regression analysis, some of these redescending M-estimators can attain the maximum breakdown point which is possible in this setup. Moreover, some of them are the solutions of the problem of maximizing the efficiency under bounded influence function when the regression coefficient and the scale parameter are estimated simultaneously. Hence redescending M-estimators satisfy several outlier robustness properties. However, there is a problem in calculating the redescending M-estimators in regression. While in the location-scale case, for example, the Cauchy estimator has only one local extremum this is not the case in regression. In regression there are several local minima reflecting several substructures in the data. This is the reason that the redescending M-estimators can be used to detect substructures in data, i.e. they can be used in cluster analysis. If the starting point of the iteration to calculate the estimator is coming from the substructure then the closest minimum corresponds to this substructure. This property can be used to construct an edge and corner preserving smoother for noisy images so that there are applications in image analysis as well.
Źródło:
Discussiones Mathematicae Probability and Statistics; 2004, 24, 1; 59-75
1509-9423
Pojawia się w:
Discussiones Mathematicae Probability and Statistics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Zastosowanie statystyki wielowymiarowej do badania kryzysu subprime
Cluster analysis and subprime crisis
Autorzy:
Buszkowska, Eliza
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/955165.pdf
Data publikacji:
2015
Wydawca:
Uniwersytet w Białymstoku. Wydawnictwo Uniwersytetu w Białymstoku
Tematy:
analiza skupień
kryzys finansowy
korelacje
zmienność
cluster analysis
financial crisis
correlations
volatility
Opis:
W artykule zastosowano metody analizy skupień z zakresu statystyki wielowymiarowej do badania okresu kryzysu finansowego. Zgodnie z tymi algorytmami zgrupowano indeksy giełdowe oraz kursy walutowe z okresów charakteryzujących się ich podwyższoną korelacją i szczególną zmiennością. Przeprowadzono dyskusję nad możliwością zastosowania tej metody do generowania ram czasowych różnych okresów giełdowych. Analiza skupień umożliwiła poczynienie nowych obserwacji na temat kryzysu subprime.
The author uses data clustering methods derived from multivariate statistics to investigate the latest financial crisis. In compliance with these algorithms, the paper groups stock market indexes and stock exchange rates from the periods of their higher correlation and higher volatility. The author discusses the possibility to apply this method to generate time frames on the stock market. Cluster analysis has made it possible to make some new observations concerning the subprime crisis.
Źródło:
Optimum. Economic Studies; 2015, 4(76); 86-102
1506-7637
Pojawia się w:
Optimum. Economic Studies
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Use of functional cluster analysis of CPTU data for assessment of a subsoil rigidity
Autorzy:
Młynarek, Z.
Wierzbicki, J.
Wołyński, W.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/178174.pdf
Data publikacji:
2018
Wydawca:
Politechnika Wrocławska. Oficyna Wydawnicza Politechniki Wrocławskiej
Tematy:
CPTU
cluster analysis
functional data
rigidity model
Opis:
This paper shows an example of the grouping of piezocone penetration test (CPTU) characteristics using functional data analysis, together with the results of clustering, in the form of a subsoil rigidity model. The subsoil rigidity model was constructed based on layer separation using the proposed method, as well as the k-means method. In the construction of the subsoil rigidity model, the constrained modulus M was applied. These moduli were determined from empirical relationships for overconsolidated and normally consolidated soils from Poland based on cone tip resistance.
Źródło:
Studia Geotechnica et Mechanica; 2018, 40, 2; 117-124
0137-6365
2083-831X
Pojawia się w:
Studia Geotechnica et Mechanica
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł

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