- Tytuł:
-
Klasyfikacja wielomodelowa danych symbolicznych w badaniu innowacyjności krajów Unii Europejskiej
Ensemble clustering of symbolic data in identification of innovation of European Union countries - Autorzy:
- Pełka, Marcin
- Powiązania:
- https://bibliotekanauki.pl/articles/425162.pdf
- Data publikacji:
- 2017
- Wydawca:
- Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
- Tematy:
-
dane symboliczne
innowacyjność
klasyfikacja wielomodelowa - Opis:
- 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.
- Źródło:
-
Econometrics. Ekonometria. Advances in Applied Data Analytics; 2017, 2 (56); 42-51
1507-3866 - Pojawia się w:
- Econometrics. Ekonometria. Advances in Applied Data Analytics
- Dostawca treści:
- Biblioteka Nauki
Artykuł