Informacja

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

Wyszukujesz frazę "Rozmus, Dorota" wg kryterium: Autor


Wyświetlanie 1-3 z 3
Tytuł:
Using R Packages for Comparison of Cluster Stability
Zastosowanie pakietów programu R do porównania stabilności grupowania
Autorzy:
Rozmus, Dorota
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/655035.pdf
Data publikacji:
2017
Wydawca:
Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
Tematy:
grupowanie
taksonomia
stabilność
clustering
taxonomy
stability
Opis:
W ostatnich latach dużo uwagi poświęca się zagadnieniu stabilności metod taksonomicznych, czyli odpowiedzi na pytanie o to, na ile struktura odkryta przez daną metodę rzeczywiście jest obecna w danych. W literaturze zaproponowano wiele różnych sposobów pomiaru stabilności. W ślad za rozważaniami teoretycznymi w tym zakresie idzie także rozwój narzędzi informatycznych pozwalających na praktyczne zastosowanie zaproponowanych sposobów badania stabilności. Wśród tych narzędzi jest także kilka bibliotek w programie R, np. clValid, clv, fpc, ClusterStability, pvclust. Celem artykułu jest porównanie wyników badania stabilności grupowania za pomocą wybranych bibliotek w programie R.
The stability of clustering methods is the issue that has attracted a considerable amount of attention of researchers in recent years. In this respect, the major question that needs to be answered seems to be to what extent the structure discovered by a particular method is actually present in the data. The literature proposes a number of different ways of measuring stability. The theoretical considerations have led to the development of computer tools for the practical implementation of the proposed ways to study stability. The practical tools are available within several R packages, for example, clv, clValid, fpc, ClusterStability, and pvclust. Due to the hypothesis that cluster stability can be the answer to the question about the right number of groups in clustering, the main aim of this article is to compare the results of the studies on clustering stability conducted with three R packages, i.e.: clv, clValid, and fpc.
Źródło:
Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica; 2017, 4, 330
0208-6018
2353-7663
Pojawia się w:
Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
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:
Poziom zrównoważonego rozwoju w Polsce i krajach UE – analiza z zastosowaniem miar stabilności grupowania
Level of Sustainable Development in Poland and EU Countries – Analysis with Cluster Stability Measures
Autorzy:
Rozmus, Dorota
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/964929.pdf
Data publikacji:
2019
Wydawca:
Główny Urząd Statystyczny
Tematy:
grupowanie
taksonomia
stabilność grupowania
zrówno-ważony rozwój
clustering
taxonomy
cluster stability
sustainable development
Opis:
W kontekście metod taksonomicznych w ostatnich latach dużo uwagi poświęca się zagadnieniu stabilności tych metod, czyli odpowiedzi na pytanie na ile struktura odkryta przez daną metodę rzeczywiście jest obecna w danych? W literaturze zaproponowano wiele różnych sposobów pomiaru stabilności, przy czym głównie są to miary odnoszące się do stabilności ostatecznego wyniku grupowania. Lord i inni (2017) natomiast zaproponowali miarę stabilności dla każdej obserwacji ze zbioru danych oraz miarę stabilności dla poszczególnych grup. W artykule Autorzy ci sugerują, że indywidualna miara stabilności może wskazywać obserwacje oddalone, natomiast miara stabilności odnosząca się do poszczególnych grup może wskazywać grupy obserwacji zaszumionych, które powinny zostać usunięte ze zbioru danych. Celem artykułu jest próba zastosowania zaproponowanej indywidualnej miary stabilności oraz miary stabilności dla poszczególnych grup do odpowiedzi na pytanie, jak dobrze Polska dopasowana jest do poziomu UE pod względem poziomu zrównoważonego rozwoju?
In the context of taxonomy methods in recent years, a lot of attention is paid to the stability of these methods, i.e. the answer to the question to what extentthe structure discovered by a given method is actually present in the data? Many different ways of measuring stability have been proposed in the literature, which are mainly relating to the stability of the final grouping result. Lord et al. (2017) instead proposed a measure of stability for each observation from the data set and the measure of stability for individual groups. In their article, they suggest that an individual measure of stability may indicate noisy observation whereas the stability measure relating to particular groups may indicate clusters of noise which should be removed from the dataset. The aim of the paper is to apply the proposed individual measure of stability and a measure of stability for individual groups to answer the question to what extent Poland is matched the EU in terms of the level of sustainable development.
Źródło:
Przegląd Statystyczny; 2019, 66, 1; 84-93
0033-2372
Pojawia się w:
Przegląd Statystyczny
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-3 z 3

    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