Skocz do pozycji: 1.

Tytuł:

K-means is probabilistically poor

Autorzy:

Kłopotek, Mieczysław

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/2201613.pdf

Data publikacji:

2022

Wydawca:

Uniwersytet Przyrodniczo-Humanistyczny w Siedlcach

Tematy:

k-means
clustering
probabilistic k-richness

Opis:

Kleinberg introduced the concept of k-richness as a requirement for an algorithm to be a clustering algorithm. The most popular algorithm k means dos not fit this definition because of its probabilistic nature. Hence Ackerman et al. proposed the notion of probabilistic k-richness claiming without proof that k-means has this property. It is proven in this paper, by example, that the version of k-means with random initialization does not have the property probabilistic k-richness, just rebuking Ackeman's claim.

Źródło:

Studia Informatica : systems and information technology; 2022, 2(27); 5--26
1731-2264

Pojawia się w:

Studia Informatica : systems and information technology

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 2.

Tytuł:

Inicjalizacja segmentacji k-means uwzględniająca rozkład gęstości pikseli

Autorzy:

Świta, R.
Suszyński, Z.

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/118366.pdf

Data publikacji:

2014

Wydawca:

Politechnika Koszalińska. Wydawnictwo Uczelniane

Tematy:

FA
KKZ
k-means
kmeans++
segmentacja
k-means ++
segmentation
High Density

Opis:

Artykuł przedstawia modyfikację inicjalizacji KKZ algorytmu k-means, uwzględniającą, oprócz wzajemnych odległości środków segmentów, również rozkład gęstości pikseli. Funkcja gęstości piksela jest sumą odwrotności odległości piksela od pozostałych i jest poddawana oszacowaniu na podstawie odległości piksela od wartości średniej i wariancji wartości pikseli. W eksperymentach segmentacji podlegały cztery różne sekwencje obrazów termicznych uzyskanych metodą termografii aktywnej. Pomimo dodatkowych obliczeń podczas inicjalizacji, metoda wykazała szybszą zbieżność algorytmu z czasami bardzo podobnymi do inicjalizacji KKZ, ale mniejszym błędem końcowym segmentacji.
This article presents a modification for the KKZ initialization of the k-means segmentation algorithm, which, in addition to the mutual distance of segments, takes into account the density of pixels. Pixel density is expressed asa sum of the inverse of the pixel’s distance to the other pixels and is subjected to estimation based on the distance from the mean and variance of the pixel values. In the experiments, four different sequences of thermal images were used, obtained using active thermography. Despite the additional calculations during initialization, method showed a faster convergence of the algorithm, with processing times very similar to the KKZ initialization, but with a lower final segmentation error.

Źródło:

Zeszyty Naukowe Wydziału Elektroniki i Informatyki Politechniki Koszalińskiej; 2014, 6; 89-98
1897-7421

Pojawia się w:

Zeszyty Naukowe Wydziału Elektroniki i Informatyki Politechniki Koszalińskiej

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 3.

Tytuł:

Extending k-means with the description comes first approach

Autorzy:

Stefanowski, J.
Weiss, D.

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/970926.pdf

Data publikacji:

2007

Wydawca:

Polska Akademia Nauk. Instytut Badań Systemowych PAN

Tematy:

document clustering
cluster labels
k-means algorithm
information retrieval

Opis:

This paper describes a technique for clustering large collections of short and medium length text documents such as press articles, news stories and the like. The technique called description comes first (DCF) consists of identification of related document clusters, selection of salient phrases relevant to these clusters and reallocation of documents matching the selected phrases to form final document groups. The advantages of this technique include more comprehensive cluster labels and clearer (more transparent) relationship between cluster labels and their content. We demonstrate the DCF by taking a standard k-means algorithm as a baseline and weaving DCF elements into it; the outcome is the descriptive k-means (DKM) algorithm. The paper goes through technical background explaining how to implement DKM efficiently and ends with the description of an experiment measuring clustering quality on a benchmark document collection 20-newsgroups. Short fragments of this paper appeared at the poster session of the RIAO 2007 conference, Pittsburgh, PA, USA (electronic proceedings only).

Źródło:

Control and Cybernetics; 2007, 36, 4; 1009-1035
0324-8569

Pojawia się w:

Control and Cybernetics

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 4.

Tytuł:

K-Means and Fuzzy based Hybrid Clustering Algorithm for WSN

Autorzy:

Angadi, Basavaraj M.
Kakkasageri, Mahabaleshwar S.

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/27311955.pdf

Data publikacji:

2023

Wydawca:

Polska Akademia Nauk. Czasopisma i Monografie PAN

Tematy:

wireless sensor networks
cluster
K-Means algorithm
fuzzy logic

Opis:

Wireless Sensor Networks (WSN) acquired a lot of attention due to their widespread use in monitoring hostile environments, critical surveillance and security applications. In these applications, usage of wireless terminals also has grown significantly. Grouping of Sensor Nodes (SN) is called clustering and these sensor nodes are burdened by the exchange of messages caused due to successive and recurring re-clustering, which results in power loss. Since most of the SNs are fitted with nonrechargeable batteries, currently researchers have been concentrating their efforts on enhancing the longevity of these nodes. For battery constrained WSN concerns, the clustering mechanism has emerged as a desirable subject since it is predominantly good at conserving the resources especially energy for network activities. This proposed work addresses the problem of load balancing and Cluster Head (CH) selection in cluster with minimum energy expenditure. So here, we propose hybrid method in which cluster formation is done using unsupervised machine learning based kmeans algorithm and Fuzzy-logic approach for CH selection.

Źródło:

International Journal of Electronics and Telecommunications; 2023, 69, 4; 793--801
2300-1933

Pojawia się w:

International Journal of Electronics and Telecommunications

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 5.

Tytuł:

DSMK-means “density-based split-and-Merge K-means clustering algorithm

Autorzy:

Aldahdooh, R. T.
Ashour, W.

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/91719.pdf

Data publikacji:

2013

Wydawca:

Społeczna Akademia Nauk w Łodzi. Polskie Towarzystwo Sieci Neuronowych

Tematy:

clustering
K-means
Density-based Split
Merge K-means clustering Algorithm
DSMK-means
clustering algorithm

Opis:

Clustering is widely used to explore and understand large collections of data. K-means clustering method is one of the most popular approaches due to its ease of use and simplicity to implement. This paper introduces Density-based Split- and -Merge K-means clustering Algorithm (DSMK-means), which is developed to address stability problems of standard K-means clustering algorithm, and to improve the performance of clustering when dealing with datasets that contain clusters with different complex shapes and noise or outliers. Based on a set of many experiments, this paper concluded that developed algorithms “DSMK-means” are more capable of finding high accuracy results compared with other algorithms especially as they can process datasets containing clusters with different shapes, densities, or those with outliers and noise.

Źródło:

Journal of Artificial Intelligence and Soft Computing Research; 2013, 3, 1; 51-71
2083-2567
2449-6499

Pojawia się w:

Journal of Artificial Intelligence and Soft Computing Research

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 6.

Tytuł:

A feasible k-means kernel trick under non-Euclidean feature space

Autorzy:

Kłopotek, Robert
Kłopotek, Mieczysław
Wierzchoń, Sławomir

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/1838163.pdf

Data publikacji:

2020

Wydawca:

Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza

Tematy:

kernel method
k-means
non-Euclidean feature space
Gower and Legendre theorem

Opis:

This paper poses the question of whether or not the usage of the kernel trick is justified. We investigate it for the special case of its usage in the kernel k-means algorithm. Kernel-k-means is a clustering algorithm, allowing clustering data in a similar way to k-means when an embedding of data points into Euclidean space is not provided and instead a matrix of “distances” (dissimilarities) or similarities is available. The kernel trick allows us to by-pass the need of finding an embedding into Euclidean space. We show that the algorithm returns wrong results if the embedding actually does not exist. This means that the embedding must be found prior to the usage of the algorithm. If it is found, then the kernel trick is pointless. If it is not found, the distance matrix needs to be repaired. But the reparation methods require the construction of an embedding, which first makes the kernel trick pointless, because it is not needed, and second, the kernel-k-means may return different clusterings prior to repairing and after repairing so that the value of the clustering is questioned. In the paper, we identify a distance repairing method that produces the same clustering prior to its application and afterwards and does not need to be performed explicitly, so that the embedding does not need to be constructed explicitly. This renders the kernel trick applicable for kernel-k-means.

Źródło:

International Journal of Applied Mathematics and Computer Science; 2020, 30, 4; 703-715
1641-876X
2083-8492

Pojawia się w:

International Journal of Applied Mathematics and Computer Science

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 7.

Tytuł:

Kernel K-Means clustering algorithm for identification of glaucoma in ophthalmology

Autorzy:

Stapor, K.
Bruckner, A.

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/333803.pdf

Data publikacji:

2005

Wydawca:

Uniwersytet Śląski. Wydział Informatyki i Nauki o Materiałach. Instytut Informatyki. Zakład Systemów Komputerowych

Tematy:

grupowanie
segmentacja obrazu
clustering
image segmentation
kernel-based learning

Opis:

This paper presents the improved version of the classification system for supporting glaucoma diagnosis in ophthalmology, proposed in [4]. In this paper we propose the new segmentation step based on the kernel K-Means clustering algorithm which enable for better classification performance.

Źródło:

Journal of Medical Informatics & Technologies; 2005, 9; 167-172
1642-6037

Pojawia się w:

Journal of Medical Informatics & Technologies

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 8.

Tytuł:

Segmentacja sekwencji obrazów metodą korelacyjną
Segmentation of the image sequence using the correlation method

Autorzy:

Świta, R.
Suszyński, Z.

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/152568.pdf

Data publikacji:

2013

Wydawca:

Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich

Tematy:

segmentacja
obrazy termiczne
korelacja
K-means
FCM
segmentation
thermal images
correlation
k-means

Opis:

Artykuł przedstawia nową metodę segmentacji sekwencji obrazów termicznych wyodrębniającą obszary o różnych właściwościach cieplnych. Metoda oparta jest na korelacji położenia i kształtu segmentów w poszczególnych kadrach sekwencji. Segmentacja pozwala zmniejszyć liczbę analizowanych obszarów do kilku tysięcy razy, co stwarza realne możliwości praktycznego wykorzystania tomografii termicznej. Opisana metoda jest porównana z algorytmami klasteryzacji K-Means i FCM. Zaletą algorytmu korelacyjnego jest automatyczne wyznaczanie liczby segmentów wyjściowych.
This paper presents a new method for segmentation of thermal image sequences. Its aim is to divide the sequence into segments with different thermal properties. The described algorithm is based on measurements of the position and shape correlation of the segments in successive frames of the sequence. It is composed of several stages. The first stage consists of segmenting consecutive frames of the sequence (Fig. 2). The second step is analysis of the similarity of each segment in each frame with respect to all other segments of all frames and synthesis of the intermediate segments (Fig. 4). The intermediate segments form the segmented output image using the depth buffer technique to resolve multiple pixel-to-segment assignments (Fig. 6). This method is a basis for the thermal analysis of solids, which results in discovering depth profiles of thermal properties for each area. The segmentation reduces the number of the analyzed areas down to a few thousand times, which creates real opportunities for practical application of thermal tomography. The new algorithm has been compared with the K means algorithm [2], and FCM [6], which minimizes the sum of pixel value deviations from the centers of the segments they are assigned to, for all frames of the sequence (Tab. 1). The advantage of the correlation method is automatic determination of the number of output segments in the image and maintaining the constant segmentation error when increasing the number of the processed frames.

Źródło:

Pomiary Automatyka Kontrola; 2013, R. 59, nr 7, 7; 680-683
0032-4140

Pojawia się w:

Pomiary Automatyka Kontrola

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 9.

Tytuł:

Clustering of data represented by pairwise comparisons

Autorzy:

Dvoenko, Sergey

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/2183479.pdf

Data publikacji:

2022

Wydawca:

Polska Akademia Nauk. Instytut Badań Systemowych PAN

Tematy:

clustering
k-means
distance
similarity

Opis:

In this paper, experimental data, given in the form of pairwise comparisons, such as distances or similarities, are considered. Clustering algorithms for processing such data are developed based on the well-known k-means procedure. Relations to factor analysis are shown. The problems of improving clustering quality and of finding the proper number of clusters in the case of pairwise comparisons are considered. Illustrative examples are provided.

Źródło:

Control and Cybernetics; 2022, 51, 3; 343--387
0324-8569

Pojawia się w:

Control and Cybernetics

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 10.

Tytuł:

An alternative extension of the k-means algorithm for clustering categorical data

Autorzy:

San, O. M.
Huynh, V. N.
Nakamori, Y.

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/907406.pdf

Data publikacji:

2004

Wydawca:

Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza

Tematy:

analiza skupień
dane kategoryczne
eksploracja danych
cluster analysis
categorical data
data mining

Opis:

Most of the earlier work on clustering has mainly been focused on numerical data whose inherent geometric properties can be exploited to naturally define distance functions between data points. Recently, the problem of clustering categorical data has started drawing interest. However, the computational cost makes most of the previous algorithms unacceptable for clustering very large databases. The k-means algorithm is well known for its efficiency in this respect. At the same time, working only on numerical data prohibits them from being used for clustering categorical data. The main contribution of this paper is to show how to apply the notion of "cluster centers'' on a dataset of categorical objects and how to use this notion for formulating the clustering problem of categorical objects as a partitioning problem. Finally, a k-means-like algorithm for clustering categorical data is introduced. The clustering performance of the algorithm is demonstrated with two well-known data sets, namely, soybean disease and nursery databases.

Źródło:

International Journal of Applied Mathematics and Computer Science; 2004, 14, 2; 241-247
1641-876X
2083-8492

Pojawia się w:

International Journal of Applied Mathematics and Computer Science

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 11.

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

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 12.

Tytuł:

Alarm Correlation in Mobile Telecommunications Networks based on k-means Cluster Analysis Method

Autorzy:

Maździarz, A.

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/308715.pdf

Data publikacji:

2018

Wydawca:

Instytut Łączności - Państwowy Instytut Badawczy

Tematy:

alarm correlation
alarm patterns
cluster analysis
mobile telecommunication network
root cause analysis

Opis:

Event correlation and root cause analysis play a fundamental role in the process of troubleshooting all technical faults and malfunctions. An in-depth, complicated multiprotocol analysis can be greatly supported or even replaced by a troubleshooting methodology based on data analysis approaches. The mobile telecommunications domain has been experiencing rapid development recently. Introduction of new technologies and services, as well as multivendor environment distributed across the same geographical area create a lot of challenges in network operation routines. Maintenance tasks have been recently becoming more and more complicated, time consuming and require big data analyses to be performed. Most network maintenance activities are completed manually by experts using raw network management information available in the network management system via multiple applications and direct database queries. With these circumstances considered, identification of network failures is a very difficult, if not an impossible task. This explains why effective yet simple tools and methods providing network operators with carefully selected, essential information are needed. Hence, in this paper efficient approximated alarm correlation algorithm based on the k-means cluster analysis method is proposed.

Źródło:

Journal of Telecommunications and Information Technology; 2018, 2; 95-102
1509-4553
1899-8852

Pojawia się w:

Journal of Telecommunications and Information Technology

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 13.

Tytuł:

Anomaly detection in a cutting tool by k-means clustering and support vector machines

Autorzy:

Lahrache, A.
Cocconcelli, M.
Rubini, R.

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/328445.pdf

Data publikacji:

2017

Wydawca:

Polska Akademia Nauk. Polskie Towarzystwo Diagnostyki Technicznej PAN

Tematy:

knife diagnostics
k-means
hierarchical clustering
support vector machines
diagnostyka
grupowanie hierarchiczne

Opis:

This paper concerns the analysis of experimental data, verifying the applicability of signal analysis techniques for condition monitoring of a packaging machine. In particular, the activity focuses on the cutting process that divides a continuous flow of packaging paper into single packages. The cutting process is made by a steel knife driven by a hydraulic system. Actually, the knives are frequently substituted, causing frequent stops of the machine and consequent lost production costs. The aim of this paper is to develop a diagnostic procedure to assess the wearing condition of blades, reducing the stops for maintenance. The packaging machine was provided with pressure sensor that monitors the hydraulic system driving the blade. Processing the pressure data comprises three main steps: the selection of scalar quantities that could be indicative of the condition of the knife. A clustering analysis was used to set up a threshold between unfaulted and faulted knives. Finally, a Support Vector Machine (SVM) model was applied to classify the technical condition of knife during its lifetime.

Źródło:

Diagnostyka; 2017, 18, 3; 21-29
1641-6414
2449-5220

Pojawia się w:

Diagnostyka

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 14.

Tytuł:

The number of clusters in hybrid predictive models: does it really matter?

Autorzy:

Łapczyński, Mariusz
Jefmański, Bartłomiej

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/1046637.pdf

Data publikacji:

2020

Wydawca:

Główny Urząd Statystyczny

Tematy:

hybrid predictive model
k-means algorithm
decision trees

Opis:

For quite a long time, research studies have attempted to combine various analytical tools to build predictive models. It is possible to combine tools of the same type (ensemble models, committees) or tools of different types (hybrid models). Hybrid models are used in such areas as customer relationship management (CRM), web usage mining, medical sciences, petroleum geology and anomaly detection in computer networks. Our hybrid model was created as a sequential combination of a cluster analysis and decision trees. In the first step of the procedure, objects were grouped into clusters using the k-means algorithm. The second step involved building a decision tree model with a new independent variable that indicated which cluster the objects belonged to. The analysis was based on 14 data sets collected from publicly accessible repositories. The performance of the models was assessed with the use of measures derived from the confusion matrix, including the accuracy, precision, recall, F-measure, and the lift in the first and second decile. We tried to find a relationship between the number of clusters and the quality of hybrid predictive models. According to our knowledge, similar studies have not been conducted yet. Our research demonstrates that in some cases building hybrid models can improve the performance of predictive models. It turned out that the models with the highest performance measures require building a relatively large number of clusters (from 9 to 15).

Źródło:

Przegląd Statystyczny; 2019, 66, 3; 228-238
0033-2372

Pojawia się w:

Przegląd Statystyczny

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 15.

Tytuł:

Initial Results of Nonhierarchical Cluster Methods Use for Low Flow Grouping

Autorzy:

Cupak, A.

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/123583.pdf

Data publikacji:

2017

Wydawca:

Polskie Towarzystwo Inżynierii Ekologicznej

Tematy:

low flow
K-means method
nonhierarchical cluster analysis

Opis:

In the paper the possibility of using statistical method for data agglomeration, i.e. nonhierarchical cluster analysis for low flow grouping was made. The study material included daily flows from the multi-year period of 1963–1983 collected for 19 catchments, located in the upper Vistula basin. Regions with the same flow were determined with the use of nonhierarchical cluster analysis (K-means). Groups were characterized by low flow and selected physiographic and meteorological features of the catchments. The procedure of catchments assigning to the clusters was started from two clusters and finished at five. The next moving and assigning of catchments into clusters resulted in a cluster in which there was only one catchment (for five clusters). Another objects’ delineation did not give an objective effects, based on which it was difficult to determine a clear criterion of assigning each catchments into the clusters. The last step involved development of the models reflecting correlation and regression relationships. The identified clusters comprised catchments similar in terms of unit runoff, watercourse length, mean precipitation, median altitude, mean catchment slope, watercourse staff gauge zero, area covered by coniferous forests, arable lands, and soils.

Źródło:

Journal of Ecological Engineering; 2017, 18, 2; 44-50
2299-8993

Pojawia się w:

Journal of Ecological Engineering

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 16.

Tytuł:

Porównanie wydajności algorytmu k-means zaimplementowanego w języku X10 i środowisku C++/MPI
Performance comparison of the k-means algorithm implemented in the X10 programming language and the C++/MPI environment

Autorzy:

Wyrzykowski, R.
Karoń, T.

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/91405.pdf

Data publikacji:

2016

Wydawca:

Warszawska Wyższa Szkoła Informatyki

Tematy:

algorytm k-średnich
język programowania X10
środowisko C++/MPI
porównanie
k-means algorithm
X10 programming language
C++/MPI environment
comparison

Opis:

W pracy opisano algorytm k-średnich oraz sposób jego implementacji w języku X10. Dokonano porównania tego rozwiązania z implementacją w języku C++11 z wykorzystaniem standardu MPI. Stwierdzono, że implementacja w języku X10 jest szybsza przy większej liczbie procesorów realizujących obliczenia niż implementacja w środowisku C++/MPI. Kod zapisany w języku X10 jest o 59% krótszy od kodu dla kombinacji C++/MPI.
In this work the k-means algorithm and the way of its implementation in the X10 programming language are described. The achieved results are compared with the implementation of the same algorithm in the C++11 programming language using the MPI standard. It was confirmed that the implementation in the X10 programming language is faster on a large number of processors than the implementation in the C++/MPI environment. Additionally, the X10 code is about 59% shorter than the code for the C++/MPI combination.

Źródło:

Zeszyty Naukowe Warszawskiej Wyższej Szkoły Informatyki; 2016, 10, 14; 7-35
1896-396X
2082-8349

Pojawia się w:

Zeszyty Naukowe Warszawskiej Wyższej Szkoły Informatyki

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 17.

Tytuł:

Geodesic distances for clustering linked text data

Autorzy:

Tekir, S.
Mansmann, F.
Keimer, D.

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/91737.pdf

Data publikacji:

2012

Wydawca:

Społeczna Akademia Nauk w Łodzi. Polskie Towarzystwo Sieci Neuronowych

Tematy:

clustering
geodesic distance
text data
k-means algorithm
cosine distance
k-harmonic means
microprecision values

Opis:

The quality of a clustering not only depends on the chosen algorithm and its parameters, but also on the definition of the similarity of two respective objects in a dataset. Applications such as clustering of web documents is traditionally built either on textual similarity measures or on link information. Due to the incompatibility of these two information spaces, combining these two information sources in one distance measure is a challenging issue. In this paper, we thus propose a geodesic distance function that combines traditional similarity measures with link information. In particular, we test the effectiveness of geodesic distances as similarity measures under the space assumption of spherical geometry in a 0-sphere. Our proposed distance measure is thus a combination of the cosine distance of the term-document matrix and some curvature values in the geodesic distance formula. To estimate these curvature values, we calculate clustering coefficient values for every document from the link graph of the data set and increase their distinctiveness by means of a heuristic as these clustering coefficient values are rough estimates of the curvatures. To evaluate our work, we perform clustering tests with the k-means algorithm on a subset of the EnglishWikipedia hyperlinked data set with both traditional cosine distance and our proposed geodesic distance. Additionally, taking inspiration from the unified view of the performance functions of k-means and k-harmonic means, min and harmonic average of the cosine and geodesic distances are taken in order to construct alternate distance forms. The effectiveness of our approach is measured by computing microprecision values of the clusters based on the provided categorical information of each article.

Źródło:

Journal of Artificial Intelligence and Soft Computing Research; 2012, 2, 3; 247-258
2083-2567
2449-6499

Pojawia się w:

Journal of Artificial Intelligence and Soft Computing Research

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 18.

Tytuł:

A proposal of a new method of choosing starting points for k-means grouping
Propozycja nowej metody wyboru punktów startowych do grupowania metodą k-średnich

Autorzy:

Korzeniewski, Jerzy

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/907035.pdf

Data publikacji:

2008

Wydawca:

Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego

Tematy:

cluster analysis
starting points
silhouette indices
k-means method

Opis:

When one groups set elements with the help of k-means it is crucial to choose starting points properly. If they are chosen incorrectly one may arrive at badly grouped elements. In the paper a new method of choosing starting points is proposed. It is based on the distance matrix only. Starting points are chosen so as to improve the classical method of choosing points which are as far from one another as possible. The quality of grouping is assessed by means of silhouette indices — it is compared with the quality of grouping done with randomly chosen starting points and with maximum distance interval method. Sets from Euclidean spaces are generated with the help of CLUSTGEN software written by J. Milligana.
Gdy grupujemy punkty zbioru metodą k-średnich to zasadniczym problemem jest właściwy wybór punktów startowych. Jeśli są one źle wybrane to grupowanie może być złe. W artykule zaproponowana jest nowa metoda wyboru punktów startowych. Metoda ta jest oparta wyłącznie na znajomości macierzy odległości. Punkty startowe są wybierane tak, by poprawić wybór, który otrzymamy przy pomocy metody klasycznej polegającej na wyborze punktów możliwie jak najbardziej od siebie oddalonych. Jakość grupowania jest oceniana przy pomocy indeksów sylwetkowych - porównywana jest z jakością grupowania otrzymanego przy losowym wyborze punktów startowych oraz przy wyborze metodą klasyczną. Zbiory z przestrzeni euklidesowych są generowane przy pomocy programu CLUSTGEN autorstwa J. Milligana.

Źródło:

Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica; 2008, 216
0208-6018
2353-7663

Pojawia się w:

Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 19.

Tytuł:

Decision-making enhancement in a big data environment : application of the K-means algorithm to mixed data

Autorzy:

Koren, Oded
Hallin, Carina Antonia
Perel, Nir
Bendet, Dror

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/91712.pdf

Data publikacji:

2019

Wydawca:

Społeczna Akademia Nauk w Łodzi. Polskie Towarzystwo Sieci Neuronowych

Tematy:

big data
mixed data
hadoop
K-means
decision making

Opis:

Big data research has become an important discipline in information systems research. However, the flood of data being generated on the Internet is increasingly unstructured and non-numeric in the form of images and texts. Thus, research indicates that there is an increasing need to develop more efficient algorithms for treating mixed data in big data for effective decision making. In this paper, we apply the classical K-means algorithm to both numeric and categorical attributes in big data platforms. We first present an algorithm that handles the problem of mixed data. We then use big data platforms to implement the algorithm, demonstrating its functionalities by applying the algorithm in a detailed case study. This provides us with a solid basis for performing more targeted profiling for decision making and research using big data. Consequently, the decision makers will be able to treat mixed data, numerical and categorical data, to explain and predict phenomena in the big data ecosystem. Our research includes a detailed end-to-end case study that presents an implementation of the suggested procedure. This demonstrates its capabilities and the advantages that allow it to improve the decision-making process by targeting organizations’ business requirements to a specific cluster[s]/profiles[s] based on the enhancement outcomes.

Źródło:

Journal of Artificial Intelligence and Soft Computing Research; 2019, 9, 4; 293-302
2083-2567
2449-6499

Pojawia się w:

Journal of Artificial Intelligence and Soft Computing Research

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 20.

Tytuł:

Data Mining Application in Air Transportation – the Case of Turkish Airlines

Autorzy:

Pisarek, Renata
Akpinar, Musab Talha
Hızıroglu, Abdulkadir

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/504638.pdf

Data publikacji:

2017

Wydawca:

Międzynarodowa Wyższa Szkoła Logistyki i Transportu

Tematy:

data mining
K-means
airlines
air transport
Turkish Airlines

Opis:

The paper presents an exemplification of data mining techniques in aviation industry on the basis of Turkish Airlines. The purpose of the paper is to present application of data mining on the selected operational data, concerning international flight passenger baggage data, in year 2015. The differences in passenger and flight profiles have been examined. Firstly, two-steps approach allowed defining the number of clusters. Secondly, K-means clustering were applied to divide data into a certain number of clusters representing the different areas of consumption. Results can contribute to higher efficiency in decision making regarding destination offer and fleet management.

Źródło:

Logistics and Transport; 2017, 36, 4; 79-88
1734-2015

Pojawia się w:

Logistics and Transport

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 21.

Tytuł:

An Efficient Controller Placement Algorithm using Clustering in Software Defined Networks

Autorzy:

Jacob, Joshua
Shinde, Sumedha
Narayan, D. G.

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/27312951.pdf

Data publikacji:

2023

Wydawca:

Instytut Łączności - Państwowy Instytut Badawczy

Tematy:

clustering
controller placement
PAM
K-means++
silhouette score
SDN

Opis:

Software defined networking (SDN) is an emerging network paradigm that separates the control plane from data plane and ensures programmable network management. In SDN, the control plane is responsible for decision-making, while packet forwarding is handled by the data plane based on flow entries defined by the control plane. The placement of controllers is an important research issue that significantly impacts the performance of SDN. In this work, we utilize clustering techniques to group networks into multiple clusters and propose an algorithm for optimal controller placement within each cluster. The evaluation involves the use of the Mininet emulator with POX as the SDN controller. By employing the silhouette score, we determine the optimal number of controllers for various topologies. Additionally, to enhance network performance, we employ the meeting point algorithm to calculate the best location for placing the controller within each cluster. The proposed approach is compared with existing works in terms of throughput, delay, and jitter using six topologies from the Internet Zoo dataset.

Źródło:

Journal of Telecommunications and Information Technology; 2023, 4; 9--17
1509-4553
1899-8852

Pojawia się w:

Journal of Telecommunications and Information Technology

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 22.

Tytuł:

Supporting investment decisions using data mining methods

Autorzy:

Sysiak, W.
Trajer, J.
Janaszek, M.

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/93017.pdf

Data publikacji:

2009

Wydawca:

Uniwersytet Przyrodniczo-Humanistyczny w Siedlcach

Tematy:

data mining
decision support
k-means clustering
neural networks

Opis:

This paper presents an application of k-means clustering in preliminary data analysis which preceded the choice of input variables for the system supporting the decision about stock purchase or sale on capital markets. The model forecasting share prices issued by companies in the food-processing sector quoted at the Warsaw Stock Exchange was created in STATISTICA 7.1. It was based on neural modeling and allowed for the assessment of changes direction in securities values (increase, decrease) and generates the quantitative forecast of their future price.

Źródło:

Studia Informatica : systems and information technology; 2009, 1(12); 67-78
1731-2264

Pojawia się w:

Studia Informatica : systems and information technology

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 23.

Tytuł:

Implementation of Big Data Concept for Variability Mapping Control of Financing Assessment of Informal Sector Workers in Bogor City

Autorzy:

Salmah, Salmah
Andria, Fredi
Wahyudin, Irfan

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/1065325.pdf

Data publikacji:

2019

Wydawca:

Przedsiębiorstwo Wydawnictw Naukowych Darwin / Scientific Publishing House DARWIN

Tematy:

Big Data
Cluster
Informal Worker Sector
K-Means Clustering

Opis:

At present risks and uncertainties occur in protecting health for the community. This requires a national health insurance program that can guarantee health care costs. One of the program participants is a resident who works in the informal sector. This group is vulnerable as well as the potential for the implementation of health insurance programs. However, the level of participation of informal sector workers is still low, so an analysis of the constraints affecting it is needed. This study aims to identify categories of informal sector workers and analyze various obstacles faced by informal sector workers to become health insurance participants in the city of Bogor. The method used is the concept of big data with K-means clustering data mining techniques to group informal sector workers along with the constraints that exist in each of these groups. The results showed that there were 3 clusters with very low Social Security Administrator (BPJS) health ownership, namely cluster 1, cluster 3, and cluster 5. Each cluster had different constraints. Cluster 1 has constraints on the number of dependents it has, Cluster 3 has constraints on the gender side that are dominated by women, while Cluster 5 has constraints on the low-income side. Each cluster has a different obstacle resolution recommendation, namely for cluster 1 by registering workers in JKN contribution recipient (PBI) participants, cluster 2 by giving outreach to women who have only focused on men, and for clusters 5 by involving the community as a forum for the empowerment of informal sector workers.

Źródło:

World Scientific News; 2019, 135; 261-282
2392-2192

Pojawia się w:

World Scientific News

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 24.

Tytuł:

Employment and economic entities in the Polish financial sector from 2005-2016
Zatrudnienie i podmioty ekonomiczne w polskim sektorze finansowym w latach 2005-2016

Autorzy:

Grzywińska-Rąpca, Małgorzata
Markowski, Lesław

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/425058.pdf

Data publikacji:

2018

Wydawca:

Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu

Tematy:

financial sector
unemployment
economic entities
k-means method
trends

Opis:

The article analyzes employment in the financial sector and entities conducting financial, insurance or other activities. The aim of this study is to examine employment in the financial sector at the level of provinces and registered entities of this sector using multidimensional methods of statistical analysis. The results of the classification indicate the geographical division of the country in terms of the number of financial and insurance companies. However, the high slope of the directional coefficient means a very strong, growing tendency for the Mazowieckie voivodship, characterized by a much slower trend for the Dolnośląskie, Pomorskie and Śląskie voivodships. In fact, for most of the provinces, trends indicate a statistically significant, negative development trend for the analyzed phenomenon from 2005-2016.

Źródło:

Econometrics. Ekonometria. Advances in Applied Data Analytics; 2018, 22, 1; 79-93
1507-3866

Pojawia się w:

Econometrics. Ekonometria. Advances in Applied Data Analytics

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 25.

Tytuł:

Wielowymiarowa analiza porównawcza jako narzędzie oceny spółek deweloperskich notowanych na GPW
Multivariate comparative analysis as a toolto evaluate the development of companies listed on the Warsaw Stock Exchange

Autorzy:

Chrzanowska, Mariola
Zielińska-Sitkiewicz, Monika

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/425133.pdf

Data publikacji:

2013

Wydawca:

Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu

Tematy:

Ward’s method
k-means method
Polish developer companies

Opis:

The diversity and multiplicity of information associated with investment in the stock market can cause problems with the proper understanding of the analyzed phenomena. In particular it refers to small investors who invest directly in stocks. Therefore, evaluating the financial condition of listed companies is very important, hence the need to use methods that will simplify and thus make stock market analysis easier. This paper presents an attempt to apply the selected financial ratios for the classification of 17 real estate companies listed on the Warsaw Stock Exchange into groups characterized by a similar economic condition. In the study multidimensional comparative analysis was used, i.e. Ward’s method and the method of k-means. The analysis was carried out in the period 2010-2012. In the experiment it was proved that using Ward’s method could identify companies with the weakest condition.

Źródło:

Econometrics. Ekonometria. Advances in Applied Data Analytics; 2013, 4(42); 60-71
1507-3866

Pojawia się w:

Econometrics. Ekonometria. Advances in Applied Data Analytics

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 26.

Tytuł:

An application of machine learning methods to cutting tool path clustering and rul estimation in machining

Autorzy:

Zegarra, Fabio C.
Vargas-Machuca, Juan
Roman-Gonzalez, Avid
Coronado, Alberto M.

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/28407324.pdf

Data publikacji:

2023

Wydawca:

Wrocławska Rada Federacji Stowarzyszeń Naukowo-Technicznych

Tematy:

feature extraction
k-means clustering
time series
unsupervised learning

Opis:

Machine learning has been widely used in manufacturing, leading to significant advances in diverse problems, including the prediction of wear and remaining useful life (RUL) of machine tools. However, the data used in many cases correspond to simple and stable processes that differ from practical applications. In this work, a novel dataset consisting of eight cutting tools with complex tool paths is used. The time series of the tool paths, corresponding to the three-dimensional position of the cutting tool, are grouped according to their shape. Three unsupervised clustering techniques are applied, resulting in the identification of DBA-k-means as the most appropriate technique for this case. The clustering process helps to identify training and testing data with similar tool paths, which is then applied to build a simple two-feature prediction model with the same level of precision for RUL prediction as a more complex four-feature prediction model. This work demonstrates that by properly selecting the methodology and number of clusters, tool paths can be effectively classified, which can later be used in prediction problems in more complex settings.

Źródło:

Journal of Machine Engineering; 2023, 23, 4; 5--17
1895-7595
2391-8071

Pojawia się w:

Journal of Machine Engineering

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 27.

Tytuł:

Performance of Unsupervised Change Detection Method Based on PSO and K-means Clustering for SAR Images

Autorzy:

Shehab, Jinan N.
Abdulkadhim, Hussein A.

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/1844494.pdf

Data publikacji:

2021

Wydawca:

Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN

Tematy:

change detection
k-means clustering
multitemporal satellite image
PSO
Gabor wavelet filter
remote sensing

Opis:

This paper presents unsupervised change detection method to produce more accurate change map from imbalanced SAR images for the same land cover. This method is based on PSO algorithm for image segmentation to layers which classify by Gabor Wavelet filter and then K-means clustering to generate new change map. Tests are confirming the effectiveness and efficiency by comparison obtained results with the results of the other methods. Integration of PSO with Gabor filter and k-means will providing more and more accuracy to detect a least changing in objects and terrain of SAR image, as well as reduce the processing time.

Źródło:

International Journal of Electronics and Telecommunications; 2021, 67, 3; 403-408
2300-1933

Pojawia się w:

International Journal of Electronics and Telecommunications

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 28.

Tytuł:

Methods for imputation of missing values and their influence on the results of segmentation research
Metody uzupełniania braków danych i ich wpływ na wyniki badań segmentacyjnych.

Autorzy:

Gąsior, Marcin
Skowron, Łukasz

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/425241.pdf

Data publikacji:

2016

Wydawca:

Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu

Tematy:

missing values
cluster analysis
k-means algorithm
k-medoids algorithm

Opis:

The lack of answers is a common problem in all types of research, especially in the field of social sciences. Hence a number of solutions were developed, including the analysis of complete cases or imputations that supplement the missing value with a value calculated according to different algorithms. This paper evaluates the influence of the adopted method for the supplementation of missing answers regarding the result of segmentation conducted with the use of cluster analysis. In order to achieve this we used a set of data from an actual consumer research in which the cases with missing values were deleted or supplemented with the use of various methods. Cluster analyses were then performed on those sets of data, both with the assumption of ordinal and ratio level of measurement, and then the grouping quality, as expressed by different indicators, was evaluated. This research proved the advantage of imputation over the analysis of complete cases, it also proved the validity of using more complex approaches than the simple supplementation with an average or median value.

Źródło:

Econometrics. Ekonometria. Advances in Applied Data Analytics; 2016, 4 (54); 61-71
1507-3866

Pojawia się w:

Econometrics. Ekonometria. Advances in Applied Data Analytics

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 29.

Tytuł:

Document Clustering : Concepts, Metrics and Algorithms

Autorzy:

Tarczynski, T.

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/226231.pdf

Data publikacji:

2011

Wydawca:

Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN

Tematy:

document clustering
text mining
k-means
hierarchical clustersting
vector space model

Opis:

Document clustering, which is also refered to as text clustering, is a technique of unsupervised document organisation. Text clustering is used to group documents into subsets that consist of texts that are similar to each orher. These subsets are called clusters. Document clustering algorithms are widely used in web searching engines to produce results relevant to a query. An example of practical use of those techniques are Yahoo! hierarchies of documents [1]. Another application of document clustering is browsing which is defined as searching session without well specific goal. The browsing techniques heavily relies on document clustering. In this article we examine the most important concepts related to document clustering. Besides the algorithms we present comprehensive discussion about representation of documents, calculation of similarity between documents and evaluation of clusters quality.

Źródło:

International Journal of Electronics and Telecommunications; 2011, 57, 3; 271-277
2300-1933

Pojawia się w:

International Journal of Electronics and Telecommunications

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 30.

Tytuł:

Development of Data-mining Technique for Seismic Vulnerability Assessment

Autorzy:

Wojcik, Waldemar
Karmenova, Markhaba
Smailova, Saule
Tlebaldinova, Aizhan
Belbeubaev, Alisher

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/1844631.pdf

Data publikacji:

2021

Wydawca:

Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN

Tematy:

data analysis
seismic assessment
clustering
h-means
k-means
random forest

Opis:

Assessment of seismic vulnerability of urban infrastructure is an actual problem, since the damage caused by earthquakes is quite significant. Despite the complexity of such tasks, today’s machine learning methods allow the use of “fast” methods for assessing seismic vulnerability. The article proposes a methodology for assessing the characteristics of typical urban objects that affect their seismic resistance; using classification and clustering methods. For the analysis, we use kmeans and hkmeans clustering methods, where the Euclidean distance is used as a measure of proximity. The optimal number of clusters is determined using the Elbow method. A decision-making model on the seismic resistance of an urban object is presented, also the most important variables that have the greatest impact on the seismic resistance of an urban object are identified. The study shows that the results of clustering coincide with expert estimates, and the characteristic of typical urban objects can be determined as a result of data modeling using clustering algorithms.

Źródło:

International Journal of Electronics and Telecommunications; 2021, 67, 2; 261-266
2300-1933

Pojawia się w:

International Journal of Electronics and Telecommunications

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 31.

Tytuł:

Semi-automated classification of landform elements in armenia based on srtm dem using k-means unsupervised classification

Autorzy:

Piloyan, Artak
Konečný, Milan

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/1052490.pdf

Data publikacji:

2017-03-15

Wydawca:

Uniwersytet im. Adama Mickiewicza w Poznaniu

Opis:

Land elements have been used as basic landform descriptors in many science disciplines, including soil mapping, vegetation mapping, and landscape ecology. This paper presents a semi-automatic method based on k-means unsupervised classification to analyze geomorphometric features as landform elements in Armenia. First, several data layers were derived from DEM: elevation, slope, profile curvature, plan curvature and flow path length. Then, k-means algorithm has been used for classifying landform elements based on these morphomertic parameters. The classification has seven landform classes. Overall, landform classification is performed in the form of a three-level hierarchical scheme. The resulting map reflects the general topography and landform character of Armenia.

Źródło:

Quaestiones Geographicae; 2017, 36, 1; 93-103
0137-477X
2081-6383

Pojawia się w:

Quaestiones Geographicae

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 32.

Tytuł:

Segmentacja facebookowiczów - ujęcie ilościowe
Segmentation of Facebook users – quantification

Autorzy:

Czerska, Iwona

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/419807.pdf

Data publikacji:

2015

Wydawca:

Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu

Tematy:

segmentation
Facebook users
Ward’s method
k-means method
segments profiling

Opis:

The purpose of this study is the statistical analysis of results of the online survey in order to make market segmentation of Facebook users. Non-random sampling methods were used: convenience sampling and snowball sampling method. Because the sample was not representative, it did not give rise to statistical inferences about the population of Facebook users. The survey results were only part of the initial diagnosis, a description of the existing state of affairs. On the basis of selected market segmentation criteria and using the generalized k-means clustering algorithm and the Ward agglomeration method three clusters were formed: “Informed over-cautious persons” (56,31% of the sample), “Committed risktakers” (20,39% of the sample) and “Persistent assertive people” (23,30% of the sample). Segments were profiled on the basis of psychographic and behavioral criteria. The statistical significance of the relationship between clusters of Internet users and individual variables was confirmed by the chi-square test.

Źródło:

Nauki o Zarządzaniu; 2015, 3 (24); 33-40
2080-6000

Pojawia się w:

Nauki o Zarządzaniu

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 33.

Tytuł:

Machine Learning-Based Small Cell Location Selection Process

Autorzy:

Wasilewska, Małgorzata
Kułacz, Łukasz

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/1839352.pdf

Data publikacji:

2021

Wydawca:

Instytut Łączności - Państwowy Instytut Badawczy

Tematy:

base station selection
k-means clustering
spectral clustering
user equipment allocation

Opis:

In this paper, the authors present an algorithm for determining the location of wireless network small cells in a dense urban environment. This algorithm uses machine learning, such as k-means clustering and spectral clustering, as well as a very accurate propagation channel created using the ray tracing method. The authors compared two approaches to the small cell location selection process – one based on the assumption that end terminals may be arbitrarily assigned to stations, and the other assuming that the assignment is based on the received signal power. The mean bitrate values are derived for comparing different scenarios. The results show an improvement compared with the baseline results. This paper concludes that machine learning algorithms may be useful in terms of small cell location selection and also for allocating users to small cell base stations.

Źródło:

Journal of Telecommunications and Information Technology; 2021, 2; 120-126
1509-4553
1899-8852

Pojawia się w:

Journal of Telecommunications and Information Technology

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 34.

Tytuł:

Speaker Model Clustering to Construct Background Models for Speaker Verification

Autorzy:

Dişken, G.
Tüfekci, Z.
Çevik, U.

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/177299.pdf

Data publikacji:

2017

Wydawca:

Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN

Tematy:

Gaussian mixture models
k-means
imposter models
speaker clustering
speaker verification

Opis:

Conventional speaker recognition systems use the Universal Background Model (UBM) as an imposter for all speakers. In this paper, speaker models are clustered to obtain better imposter model representations for speaker verification purpose. First, a UBM is trained, and speaker models are adapted from the UBM. Then, the k-means algorithm with the Euclidean distance measure is applied to the speaker models. The speakers are divided into two, three, four, and five clusters. The resulting cluster centers are used as background models of their respective speakers. Experiments showed that the proposed method consistently produced lower Equal Error Rates (EER) than the conventional UBM approach for 3, 10, and 30 seconds long test utterances, and also for channel mismatch conditions. The proposed method is also compared with the i-vector approach. The three-cluster model achieved the best performance with a 12.4% relative EER reduction in average, compared to the i-vector method. Statistical significance of the results are also given.

Źródło:

Archives of Acoustics; 2017, 42, 1; 127-135
0137-5075

Pojawia się w:

Archives of Acoustics

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 35.

Tytuł:

Identification of Homogeneous Regions of Specific Minimum Flows in the State of Goiás, Brazil

Autorzy:

Basso, Raviel
Santana, Kássia
Honório, Michelle
Costa, Isabella
Leitão, Sanderson
Albuquerque, Antonio
Scalize, Paulo

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/24201732.pdf

Data publikacji:

2023

Wydawca:

Polskie Towarzystwo Inżynierii Ekologicznej

Tematy:

reference flow
permanence curve
K-means method
flow regionalisation
water management

Opis:

Hydrological information is essential for adequate water resources management as well as for water supply, energy supply, water allocation, among other services. However, this information does not always exist in quantity and quality to be used in hydrological or water management studies, and alternative methods are required to estimate minimum flows. Estimation based on homogeneous regions enables to transfer observation data from a known location to a location without data, but in the same region. Since the fluviometric stations in the state of Goiás (Brazil) are not uniformly distributed, the present work aimed at delimiting homogeneous regions of minimum flows, using the cluster grouping method with the K-means algorithm.Thus, 71 fluviometric stations with at least 5 years of continuous data were selected, obtained from the HIDROWEB system. In addition to the observed data, other variables were considered, such as drainage area, perimeter, specific minimum flows Q7,10, Q90, Q95 and average slope. The use of all these variables together with the observed data made it possible to determine,with great accuracy, 5 homogeneous regions of minimum flows based on the cluster analysis, enabling to obtain the minimum flows of reference for each region.In the selected homogeneous regions, it was possible to observe that the regions with the highest values of average slope presented smaller minimum flows, and the same could be observed under inverse conditions, i.e., lower values of average slope had higher minimum flows.It is also noteworthy that river monitoring is deficient in the center-south and center-north parts of the state of Goiás, making water resources management difficult. This fact indicates, therefore, the need to expand the river monitoring system throughout the state, especially in its southern and northern regions.

Źródło:

Journal of Ecological Engineering; 2023, 24, 4; 357--367
2299-8993

Pojawia się w:

Journal of Ecological Engineering

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 36.

Tytuł:

Identification of road safety measures by elderly pedestrians based on K-Means clustering and hierarchical cluster analysis

Autorzy:

Leonardi, Salvatore
Distefano, Natalia
Pulvirenti, Giulia

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/1833631.pdf

Data publikacji:

2020

Wydawca:

Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN

Tematy:

road traffic
safety measures
road safety
cluster analysis
human factor
vulnerable users
elderly pedestrians
ruch drogowy
środki bezpieczeństwa
bezpieczeństwo na drogach
analiza skupień
czynnik ludzki
wrażliwi użytkownicy

Opis:

Introduction: Pedestrians aged over 65 are known to be a critical group in terms of road safety because they represent the age group with the highest number of fatalities or injured people in road accidents. With a current ageing population throughout much of the developed world, there is an imminent need to understand the current transportation requirements of older adults, and to ensure sustained safe mobility and healthy. Objectives: The aim of this study is to capture and analyze the key components that influence the identification of design solutions and strategies aimed at improving the safety of pedestrian paths for elderly. Method: A survey was conducted in 5 different locations in Catania, Italy. The locations were specifically chosen near to attraction poles for elderly pedestrians (e.g. centers for the elderly, squares, churches). Participants were recruited in person, so as to select exclusively people over 70. The sample comprised 322 participants. Both Hierarchical and K-Means clustering were used in order to explore which solutions elderly pedestrian propose for improving the safety of pedestrian path. Results: The results show that the judgment expressed by the elderly on the solutions for improving pedestrian safety is linked to the gender, to the experience as road users, and to mobility and vision problems. All solutions proposed regard road infrastructure (improvement of pedestrian crossings and of sidewalks, implementation of traffic calming measures, improvement of lighting), except for police supervision. Conclusion: This study has identified the factors that influence the identification of the best solutions to increase the safety level of pedestrian paths for elderly people. The aspects related to human factors considered were the gender, the factors associated with the experience as road users and the factors related to age related problems (mobility, vision and hearing problems). The results of this research could support traffic engineers, planners, and decision-makers to consider the contributing factors in engineering measures to improve the safety of vulnerable users such as elderly pedestrians.

Źródło:

Archives of Transport; 2020, 56, 4; 107-118
0866-9546
2300-8830

Pojawia się w:

Archives of Transport

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 37.

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

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 38.

Tytuł:

Cluster analysis of effectiveness of labour market policy in the European Union

Autorzy:

Rollnik-Sadowska, Ewa
Dąbrowska, Edyta

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/18800477.pdf

Data publikacji:

2018

Wydawca:

Instytut Badań Gospodarczych

Tematy:

labour market policy expenditure
effectiveness
efficiency
Ward’s method
k-means method

Opis:

Research background: In the era of demographic changes and the need for rationalization of public expenditure, the European Union social policy promotes the activation approach. In addition, a growing importance of increasing the effectiveness and efficiency of public entities can be noticed. These phenomena are visible in the implementation of the labour market policy. However, the EU countries represent a different approach to spending public funds on issues related to the implementation of  labour market policy. Purpose of the article: The authors are presenting the main theoretical assumptions concerning effectiveness and efficiency of labour market policy. Moreover, in the paper the EU countries are classified in clusters according to their level of expenditure on different categories of LMP. A comparison of the situation over ten years - in 2004 and 2014 - has also been conducted. In 2004, ten new members entered the EU, and the year 2014 presents the most current data in the analyzed area. Methods: As a research method cluster analysis was applied. Cross-country labour market situation throughout the EU is presented by the analysis of the Eurostat data. The countries are grouped in clusters following Ward's and k-means methods. Findings & Value added: There is a need to work out a complex evaluation of labour market policies in the EU to provide comparative analysis of the EU countries (or groups of countries). It would allow to determine the level of development of the country in terms of the efficiency of labour market policies. The EU countries with the best labour market indicators represent diverse levels of LMP expenditure.

Źródło:

Oeconomia Copernicana; 2018, 9, 1; 143-158
2083-1277

Pojawia się w:

Oeconomia Copernicana

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 39.

Tytuł:

BADANIE PRZESTRZENNEGO ZRÓŻNICOWANIA POZIOMU EKOTURYSTYKI W POLSCE Z WYKORZYSTANIEM ANALIZY DYSKRYMINACYJNEJ
APPLICATION OF DISCRIMINANT ANALYSIS IN THE STUDY OF LEVEL OF DIVERSITY OF ECOTOURISM IN POLAND

Autorzy:

Bąk, Iwona

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/453583.pdf

Data publikacji:

2013

Wydawca:

Szkoła Główna Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie. Katedra Ekonometrii i Statystyki

Tematy:

ekoturystyka
analiza dyskryminacyjna
metoda k -średnich
ecotourism
discrimination analysis
k-means method

Opis:

Celem artykułu jest analiza przestrzennego zróżnicowania poziomu atrakcyjności podregionów w Polsce z punktu widzenia możliwości rozwoju w nich turystyki przyjaznej środowisku przyrodniczemu, tzw. ekoturystyki. Do analizy wykorzystano wskaźniki charakteryzujące atrakcyjność środowiska naturalnego podregionów (stymulanty) oraz wskaźniki mierzące poziom jego zanieczyszczenia (destymulanty). Klasyfikacji podregionów dokonano za pomocą analizy dyskryminacyjnej. Wstępnej klasyfikacji obiektów na grupy, a tym samym wyboru zmiennej grupującej, dokonano stosując metodę k-średnich.
The main goal of this paper is the analysis of the spatial differentiation of Poland

Źródło:

Metody Ilościowe w Badaniach Ekonomicznych; 2013, 14, 3; 7-16
2082-792X

Pojawia się w:

Metody Ilościowe w Badaniach Ekonomicznych

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 40.

Tytuł:

Wspomaganie decyzji zakupowych w branży spawalniczej za pomocą metody K-średnich
Purchase decision-making support in the welding industry with the use of the k-means method

Autorzy:

Rogalewicz, M.
Kujawińska, A.

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/203222.pdf

Data publikacji:

2016

Wydawca:

Politechnika Poznańska. Wydawnictwo Politechniki Poznańskiej

Tematy:

wspomaganie decyzji
analiza skupień
metoda k-średnich
decision support
clustering
k-means method

Opis:

Podejmowanie decyzji w przedsiębiorstwie wiąże się często z wyborem najlepszego rozwiązania na podstawie wielu kryteriów opisujących analizowany problem. Z tego punktu widzenia można go nazwać wielokryterialnym problemem decyzyjnym. W artykule przedstawiono zastosowanie jednej z metod wspomagania decyzji – analizy skupień metodą k-średnich – w doborze materiałów dodatkowych do procesu spawania metodą SAW. Dokonano podziału na skupienia, uwzględniając dwa kryteria doboru ich początkowych centrów, porównano oba warianty, a na końcu scharakteryzowano szczegółowo grupy wyodrębnione za pomocą jednego z nich. Wybrane podejście do analizy skupień okazało się przydatne we wspomaganiu decyzji dotyczących zakupów w branży spawalniczej.
Decision-making in enterprises is often connected with selecting the best solution on the basis of many criteria describing the analyzed problem. From this point of view, it can be called a multi–criterial decision–making problem. The article presents the use of a chosen clustering method – the k-means method – in the selection of materials for the SAW method process. Clusters were divided into two, based on the two different ways of choosing their initial centers. The two options were compared, and finally the clusters created on the basis of the chosen division were characterized in detail. The selected approach proved useful as decision-making support for purchasing materials in the welding industry.

Źródło:

Zeszyty Naukowe Politechniki Poznańskiej. Organizacja i Zarządzanie; 2016, 70; 203-214
0239-9415

Pojawia się w:

Zeszyty Naukowe Politechniki Poznańskiej. Organizacja i Zarządzanie

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 41.

Tytuł:

The PROMETHEE II method in multi-criteria evaluation of cryptocurrency exchanges
Metoda PROMETHEE II w wielokryterialnej ocenie giełd kryptowalut

Autorzy:

Kądziołka, K.

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/2048732.pdf

Data publikacji:

2021

Wydawca:

Akademia Bialska Nauk Stosowanych im. Jana Pawła II w Białej Podlaskiej

Tematy:

k-means algorithm
hierarchical clustering
cryptocurrency exchanges
composite indicator
weighting scheme
PROMETHEE II

Opis:

Subject and purpose of work: The aim of this work is to present the application possibilities of PROMETHEE II method used to create a ranking of cryptocurrency exchanges as well as comparing the results of multi-criteria and multi-dimensional analysis. A simulation method for determining the weights of criteria is proposed, which maximizes the similarity of the final ranking to the other ones. Materials and methods: PROMETHEE II method and taxonomic measure were used to create rankings of exchanges. Hierarchical clustering combined with the k-means algorithm was used to identify groups of exchanges with a similar level of the values of net flows. Publicly available data published on the Internet were analysed. Results: There was a high consistency in the ordering of exchanges when a multi-criteria and a multi-dimensional approach were used. Four groups of exchanges with a similar level of the values of net flows were identified. Exchanges in group one were characterized by the highest average net flows. Conclusions: The multi-criteria approach can be used as an alternative to the multi-dimensional assessment of cryptocurrency exchanges. The proposed simulation method for determining the weights of criteria can be helpful in case the researcher has no information about the importance of the criteria.

Źródło:

Economic and Regional Studies; 2021, 14, 2; 131-145
2083-3725
2451-182X

Pojawia się w:

Economic and Regional Studies

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 42.

Tytuł:

The approach to supply chain cooperation in the implementation of sustainable development initiatives and companys economic performance

Autorzy:

Małys, Łukasz

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/22443111.pdf

Data publikacji:

2023

Wydawca:

Instytut Badań Gospodarczych

Tematy:

sustainable development
sustainable supply chain
sustainable development initiatives
corporate sustainability
k-means method

Opis:

Research background: The idea of sustainable development, in the face of the challenges encountered by contemporary society, is gaining increasing popularity. Currently, it recognizes the substantial role that companies play in its successful implementation. Initiatives in the field of sustainable development may be undertaken by companies independently as part of their own activities, or together with entities forming the supply chain as an element of sustainable supply chain management. Purpose of the article: Identification of groups of companies that are characterised by a different approach to cooperation in the field of sustainable development in the supply chain. Methods: The quantitative research was conducted in September 2020 with the use of the CATI (Computer-Assisted Telephone Interview) technique and a standardised survey questionnaire. A total of 500 randomly selected companies located in Poland participated in this study. The respondents were representatives of top management of the companies. In order to identify various groups of companies, a cluster analysis was performed using the k-means method in SPSS. Findings & value added: Based on the literature analysis, 3 areas of sustainable development have been identified, in which companies can become involved ? green design, sustainable operations, and reverse logistics & waste management. For each of the 3 areas, 3 clusters of companies were identified: companies that are not involved in sustainable development at all (1), companies that carry out most of the sustainable development initiatives independently (2), companies that carry out most of the sustainable development initiatives jointly with supply chain partners (3). The article also shows that the companies in different cluster differ in terms of perceived economic benefits achieved thanks to the implementation of sustainable development initiatives. This may suggest the need to develop separate sustainability solutions for such groups of companies in the future.

Źródło:

Equilibrium. Quarterly Journal of Economics and Economic Policy; 2023, 18, 1; 255-286
1689-765X
2353-3293

Pojawia się w:

Equilibrium. Quarterly Journal of Economics and Economic Policy

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 43.

Tytuł:

Application of Clustering Method in Different Geophysical Parameters for Researching Subsurface Environment
Zastosowanie metody klastrowania w różnych parametrach geofizycznych do badania środowiska podpowierzchniowego

Autorzy:

Le, Cuong Van Anh
Nguyen, Ngan Nhat Kim
Nguyen, Thuan Van

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/2172080.pdf

Data publikacji:

2022

Wydawca:

Polskie Towarzystwo Przeróbki Kopalin

Tematy:

Electrical Resistivity Imaging
MASW
K-means Clustering
obrazowanie oporności elektrycznej
grupowanie K-średnich

Opis:

Safety of construction needs knowledge of physical parameters as stiffness or porosity of the subsurface environment. Combination of different geophysical methods such as electrical resistivity imaging and multichannel analysis of surface waves can provide distributions of resistivity and shear velocity which are responsible for the underground physical parameters. Their joint interpretation can solve individual problems of none-uniqueness of the solutions when expressing two inversion results to describe environment characteristics. In our work, the k-means clustering method can categorize the two parameters into specific zones that can help to interpret the geophysical data effectively. Our workflow consists of two stages in which two independent geophysical data are inverted and the k-means clustering is applied to the two results for achieving the specified groups. The collocated geophysical data are measured in District 9, Ho Chi Minh City, Vietnam. Matching with the geology drillhole information, the joint results generally present layered medium with the upper zone having smaller resistivity and shear velocity values and the bottom zone of stronger stiffness.
Bezpieczeństwo konstrukcji wymaga znajomości parametrów fizycznych, takich jak sztywność czy porowatość środowiska podpowierzchniowego. Połączenie różnych metod geofizycznych, takich jak obrazowanie rezystywności elektrycznej i wielokanałowa analiza fal powierzchniowych, może dostarczyć rozkłady rezystywności i prędkości ścinania, które są odpowiedzialne za parametry fizyczne podziemnych warstw. Ich wspólna interpretacja może rozwiązać indywidualne problemy niejednoznaczności rozwiązań przy wyrażaniu dwóch wyników inwersji do opisu cech środowiska. W naszej pracy metoda grupowania k-średnich może podzielić dwa parametry na określone strefy, co może pomóc w skutecznej interpretacji danych geofizycznych. Nasz przepływ pracy składa się z dwóch etapów, w których dwa niezależne dane geofizyczne są odwracane, a grupowanie k-średnich jest stosowane do dwóch wyników w celu uzyskania określonych grup. Zebrane dane geofizyczne są mierzone w Dystrykcie 9, Ho Chi Minh City, Wietnam. Dopasowując się do informacji uzyskanych z odwiertów geologicznych, wyniki połączeń ogólnie przedstawiają ośrodek warstwowy, w którym górna strefa ma mniejsze wartości rezystywności i prędkości ścinania, a dolna strefa ma większą sztywność.

Źródło:

Inżynieria Mineralna; 2022, 2; 39--47
1640-4920

Pojawia się w:

Inżynieria Mineralna

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 44.

Tytuł:

Homogeneous regionalization via L-moments for Mumbai City, India

Autorzy:

Parchure, Amit Sharad
Gedam, Shirish Kumar

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/108584.pdf

Data publikacji:

2019

Wydawca:

Instytut Meteorologii i Gospodarki Wodnej - Państwowy Instytut Badawczy

Tematy:

regional analysis
L-moments
tests for homogeneity
K-means clustering
principal components analysis

Opis:

This study identified homogeneous rainfall regions using a combination of cluster analysis and the L-moments approach. The L-moments of heavy rainfall events of various durations (0.25, 1, 6, 12, 24, 48, 72, 96, and 120 h) were analysed using seasonal (June-September) rainfall measurements at 47 meteorological stations over the period 2006- 2016. In the primary phase of this study, the homogeneity of Mumbai as a single region was examined by statistical testing (based on L-moment ratios and variations of the L-moments). The K-means clustering approach was applied to the site characteristics to identify candidate regions. Based on the most appropriate distribution, these regions were subsequently tested using at-site statistics to form the final homogeneous regions. For durations above 1h, the regionalisation procedure delineated six clusters of similarly behaved rain gauges, where each cluster represented one separate class of variables for the rain gauges. However, for durations below 1h, the regionalisation procedure was not efficient in the sense of identifying homogeneous regions for rainfall. Furthermore, the final clusters confirmed that the spatial variation of rainfall was related to the complex topography, which comprised flatlands (below or at mean sea level), urban areas with high rise buildings, and mountainous and hilly areas.

Źródło:

Meteorology Hydrology and Water Management. Research and Operational Applications; 2019, 7, 2; 73-83
2299-3835
2353-5652

Pojawia się w:

Meteorology Hydrology and Water Management. Research and Operational Applications

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 45.

Tytuł:

Lung cancer detection using an integration of fuzzy K-Means clustering and deep learning techniques for CT lung images

Autorzy:

Prasad, J. Maruthi Nagendra
Chakravarty, S.
Krishna, M. Vamsi

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/2173683.pdf

Data publikacji:

2022

Wydawca:

Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN

Tematy:

fuzzy K-means
artificial neural networks
SVM
support vector machine
crow search optimization algorithm
algorytm rozmytych k-średnich
sztuczne sieci neuronowe
maszyna wektorów wspierających
algorytm optymalizacji wyszukiwania kruków

Opis:

Computer aided detection systems are used for the provision of second opinion during lung cancer diagnosis. For early-stage detection and treatment false positive reduction stage also plays a vital role. The main motive of this research is to propose a method for lung cancer segmentation. In recent years, lung cancer detection and segmentation of tumors is considered one of the most important steps in the surgical planning and medication preparations. It is very difficult for the researchers to detect the tumor area from the CT (computed tomography) images. The proposed system segments lungs and classify the images into normal and abnormal and consists of two phases, The first phase will be made up of various stages like pre-processing, feature extraction, feature selection, classification and finally, segmentation of the tumor. Input CT image is sent through the pre-processing phase where noise removal will be taken care of and then texture features are extracted from the pre-processed image, and in the next stage features will be selected by making use of crow search optimization algorithm, later artificial neural network is used for the classification of the normal lung images from abnormal images. Finally, abnormal images will be processed through the fuzzy K-means algorithm for segmenting the tumors separately. In the second phase, SVM classifier is used for the reduction of false positives. The proposed system delivers accuracy of 96%, 100% specificity and sensitivity of 99% and it reduces false positives. Experimental results shows that the system outperforms many other systems in the literature in terms of sensitivity, specificity, and accuracy. There is a great tradeoff between effectiveness and efficiency and the proposed system also saves computation time. The work shows that the proposed system which is formed by the integration of fuzzy K-means clustering and deep learning technique is simple yet powerful and was effective in reducing false positives and segments tumors and perform classification and delivers better performance when compared to other strategies in the literature, and this system is giving accurate decision when compared to human doctor’s decision.

Źródło:

Bulletin of the Polish Academy of Sciences. Technical Sciences; 2022, 70, 3; art. no. e139006
0239-7528

Pojawia się w:

Bulletin of the Polish Academy of Sciences. Technical Sciences

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 46.

Tytuł:

Wykrywanie defektów z wykorzystaniem termografii aktywnej i algorytmu k-średnich
Detection of Defects Using Active Thermography and k-Means Algorithm

Autorzy:

Dudzik, Sebastian

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/275938.pdf

Data publikacji:

2019

Wydawca:

Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Automatyki i Pomiarów

Tematy:

algorytm k-średnich
wykrywanie defektów
termografia aktywna
k-means algorithm
defect detection
active thermography

Opis:

W pracy przedstawiono nową metodę wykrywania defektów materiałowych z wykorzystaniem termografii aktywnej. W celu zwiększenia kontrastu cieplnego dokonano przetwarzania wstępnego zarejestrowanej sekwencji termogramów metodami morfologii matematycznej. Do wykrywania defektów zastosowano algorytm k-średnich. W pracy zbadano wpływ miary odległości używanej w opisywanym algorytmie oraz doboru danych wejściowych na efektywność opisywanej metody. Eksperyment przeprowadzono dla próbki wykonanej z kompozytu zbrojonego włóknem węglowym (CFRP). W badaniach stwierdzono, że najmniejsze błędy wykrywania defektów za pomocą opisywanej metody uzyskuje się dla kwadratowej odległości euklidesowej.
The paper presents a new method of detecting material defects using active thermography. In order to increase the thermal contrast, preprocessing of the recorded sequence of thermograms was carried out using mathematical morphology methods. The k-means algorithm was used to detect defects. The work examined the impact of distance measure used in the described algorithm and the selection of input data on the effectiveness of the described method. The experiment was carried out for a sample made of carbon fiber reinforced composite (CFRP). Studies have shown that the smallest errors in defect detection using the described method are obtained for the square Euclidean distance.

Źródło:

Pomiary Automatyka Robotyka; 2019, 23, 3; 11-15
1427-9126

Pojawia się w:

Pomiary Automatyka Robotyka

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 47.

Tytuł:

Ograniczenia analizy skupień metodą k-średnich w tworzeniu typologii obiektów
Limitations of k-means cluster analysis in creating typologies

Autorzy:

Wierzbiński, Jerzy

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/49390435.pdf

Data publikacji:

2009-12-08

Wydawca:

Uniwersytet Warszawski. Wydawnictwo Naukowe Wydziału Zarządzania

Opis:

Łatwość, z jaką za pomocą odpowiedniego programu komputerowego można dokonać skomplikowanych analiz danych, nie idzie niestety w parze ze zrozumieniem przez badaczy istoty wykonywanych analiz. Celem artykułu jest pokazanie ograniczeń analizy skupień (cluster analysis) metodą k-średnich, używanej powszechnie w badaniach marketingowych do segmentacji rynku, w psychologii do wykrywania różnic indywidualnych, stosowanej także do kategoryzacji krajów. Tok wywodu został zilustrowany wynikami własnych analiz wskaźników religijności w badaniach ISSP prób reprezentatywnych pochodzących z 32 krajów. Pokazano, że na podstawie tych samych danych możemy stworzyć za pomocą analizy skupień różne, spełniające kryteria statystyczne, kategoryzacje. Aby stworzyć użyteczną merytorycznie klasyfikację, trzeba testować różne warianty rozwiązań, pamiętając, że ważniejsza od istotności statystycznej, którą w przypadku analizy skupień można bardzo łatwo uzyskać, jest istotność merytoryczna.
The ease with which one can use computer program to conduct complex data analysis is not, unfortunately, coupled with the researchers' comprehension of the nature of the analyses being conducted. The aim of the article is to show the limitations of k-means cluster analysis, commonly used in market research to partition the consumers into segments, in psychology to detect individual differences, in cross-cultural research to categorize countries. The limitations of this method has been illustrated with the Author's own analyses of religiosity level in 32 countries based on the data collected by International Social Survey Program (ISSP). It was shown that, using k-means clustering of the same data, one could create different categorizations that fulfill statistical criteria. The Author points out recommendations that allow to get more valid results of cluster analysis keeping in mind that theoretical importance of the solution is equally or even more important than statistical significance.

Źródło:

Problemy Zarządzania; 2009, 7, 4(26); 224-233
1644-9584

Pojawia się w:

Problemy Zarządzania

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 48.

Tytuł:

Modele systemów podatkowych w państwach Unii Europejskiej
Tax System Models in the EU Countries

Autorzy:

Zielińska, Joanna
Sawulski, Jakub

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/2050108.pdf

Data publikacji:

2022

Wydawca:

Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu

Tematy:

system podatkowy
analiza skupień
klasteryzacja
metoda k-średnich
tax system
clustering
k-means method

Opis:

Celem artykułu jest zidentyfikowanie podobieństw i różnic w systemach podatkowych państw Unii Europejskiej (UE) przez wyszczególnienie podstawowych modeli tych systemów. Dla jego osiągnięcia przeprowadzono analizę skupień metodą k-średnich, której podstawą było 12 parametrów charakteryzujących systemy podatkowe. W ten sposób wyodrębniono pięć modeli systemów podatkowych w państwach UE: zachodnioeuropejski, wschodnioeuropejski, nordycki, brytyjski i mieszany. Ich nazewnictwo wynika z tego, że podstawowe parametry systemu podatkowego są silnie skorelowane z położeniem geograficznym kraju. Prawdopodobnie zatem znaczący wpływ na ukształtowanie systemów podatkowych w państwach UE mają czynniki, takie jak historia, tradycja i kultura. Wyraźne różnice w konstrukcji systemów podatkowych są widoczne zwłaszcza między państwami tzw. starej piętnastki UE a państwami Europy Środkowo-Wschodniej.
The aim of the article is to identify the similarities and differences in the tax systems in the European Union (EU) countries by specifying the basic tax system models. For its implementation we carry out a cluster analysis using the k-means method based on 12 parameters characterising tax systems. We distinguish five models of tax systems in the EU countries: Western European, Eastern European, Nordic, British and mixed model. We use such a nomenclature as the basic parameters of the tax system are strongly correlated with the geographical location of the country. Probably factors such as history, tradition, and culture have a significant impact on the shapes of the tax systems in the EU. Clear differences exist especially between the EU-15 countries and Central and Eastern European countries.

Źródło:

Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu; 2022, 66, 1; 168-181
1899-3192

Pojawia się w:

Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 49.

Tytuł:

Zastosowanie metod taksonomicznych do analizy zużycia energii elektrycznej przez poszczególne województwa
The use of taxonomic methods for analysing electricity consumption by the individual provinces

Autorzy:

Tutak, M.

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/323203.pdf

Data publikacji:

2018

Wydawca:

Politechnika Śląska. Wydawnictwo Politechniki Śląskiej

Tematy:

energia elektryczna
sektor gospodarczy
metoda k-średnich
grupowanie
electricity
economic sector
k-means method
grouping

Opis:

Najważniejszym czynnikiem wpływającym z jednej strony na rozwój gospodarczy i dobrobyt społeczeństwa, a z drugiej na łagodzenie skutków jego ubóstwa jest energia elektryczna i jej dostępność. Rozwijająca się gospodarka kraju generuje coraz większe zapotrzebowanie na energię. Poszczególne województwa Polski charakteryzują się różnym stopniem wykorzystania energii elektrycznej w podstawowych sektorach ekonomicznych. Wykorzystanie energii elektrycznej uzależnione jest od wielu czynników, m.in. od stopnia uprzemysłowienia regionu, lokalizacji elektrowni, a także od liczby ludności i gospodarstw domowych. W artykule przedstawiono wyniki analizy porównawczej zużycia energii elektrycznej w poszczególnych województwach Polski z uwzględnieniem sektorów ekonomicznych. Do uzyskania klasyfikacji województw w zakresie wykorzystania energii elektrycznej w sektorach ekonomicznych wykorzystano metodę analizy wielowymiarowej, która przyporządkowuje województwa do odpowiednich grup (skupień) o zbliżonej ilości zużycia energii elektrycznej.
The most crucial factor influencing economic development and social well-being, as well as resulting in the mitigation of the effects of social poverty is electricity and its availability. The country’s growing economy generates an increasingly higher demand for energy. The individual Provinces of Poland have a different degree of electricity use in the basic economic sectors. The use of electricity is dependent on a number of factors, such as a given region’s degree of industrialisation, the locations of power plants, as well as the population and household numbers. The article presents the results of a comparative analysis of electricity consumption in the individual Provinces of Poland, with account being taken of the main economic sectors. The classification of the Provinces in terms of electricity use in economic sectors was performed by means of a multi-dimensional analysis method, which assigns the Provinces to appropriate groups (clusters) having similar quantities of electricity consumed.

Źródło:

Zeszyty Naukowe. Organizacja i Zarządzanie / Politechnika Śląska; 2018, 117; 675-686
1641-3466

Pojawia się w:

Zeszyty Naukowe. Organizacja i Zarządzanie / Politechnika Śląska

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 50.

Tytuł:

Shluková analýza a možnosti jejího využití při hledání typických skupin studentů během realizace výuky formou e-learningu
Cluster analysis and its application in search of typical groups of students in the implementation of teaching through e-learning

Autorzy:

CHRÁSKA, Miroslav

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/456627.pdf

Data publikacji:

2013

Wydawca:

Uniwersytet Rzeszowski

Tematy:

shluková analýza
shlukování metodou k-průměrů
studenti
e-learning
Cluster Analysis
K-Means Clustering
students

Opis:

Příspěvek popisuje výsledky výzkumu, v jehož rámci byly hledány typické skupiny studentů, které se objevují při realizaci výuky formou e-learningu. Využita byla shluková analýza, pomocí níž bylo zjištěno, že se vyskytuje pět charakteristických skupin studentů, které se odlišují zejména svým způsobem komunikace s tutorem.
This paper describes the results of research in which they were searched typical groups of students which appear in the implementation of teaching through e-learning. Cluster analysis was used. Was found that there are five characteristic groups of students, which is different especially in its own way communication with a tutor.

Źródło:

Edukacja-Technika-Informatyka; 2013, 4, 2; 147-153
2080-9069

Pojawia się w:

Edukacja-Technika-Informatyka

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 51.

Tytuł:

Denoising and Analysis Methods of Computer Tomography Results of Lung Diagnostics for Use in Neural Network Technology

Autorzy:

Slavova, Oleksandra
Lebid, Solomiya

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/1833888.pdf

Data publikacji:

2020

Wydawca:

Polska Akademia Nauk. Oddział w Lublinie PAN

Tematy:

computed tomography
CT scans analysis
convolutional neural network
image clustering
image denoising
k-means clustering

Opis:

Any type of biomedical screening emerges large amounts of data. As a rule, these data are unprocessed and might cause problems during the analysis and interpretation. It can be explained with inaccuracies and artifacts, which distort all the data. That is why it is crucial to make sure that the biomedical information under analysis was of high quality to omit to receive possibly wrong results or incorrect diagnosis. Receiving qualitative and trustworthy biomedical data is a necessary condition for high-quality data assessment and diagnostics. Neural networks as a computing system in data analysis provide recognizable and clear datasets. Without such data, it becomes extremely difficult to make a diagnosis, predict the course of the disease, and treatment result. The object of this research was to define, describe, and test a new approach to the analysis and preprocessing of the biomedical images, based on segmentation. Also, it was summarized different metrics for assessing image quality depending on the purpose of research. Based on the collected data, the advantages and disadvantages of each of the methods were identified. The proposed method of analysis and noise reduction was applied to the results of computed tomography lungs screening. Based on the appropriate evaluation metrics, the obtained results were evaluated quantitatively and qualitatively. As a result, the expediency of the proposed algorithm application was proven.

Źródło:

ECONTECHMOD : An International Quarterly Journal on Economics of Technology and Modelling Processes; 2020, 9, 1; 19--24
2084-5715

Pojawia się w:

ECONTECHMOD : An International Quarterly Journal on Economics of Technology and Modelling Processes

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 52.

Tytuł:

Spatial diversity of effectiveness of forms of professional activisation in Poland in years 2008-2014 by poviats

Autorzy:

Bieszk-Stolorz, Beata
Dmytrów, Krzysztof

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/19090896.pdf

Data publikacji:

2019

Wydawca:

Instytut Badań Gospodarczych

Tematy:

registered unemployment
forms of professional activisation
cost and employment effectiveness
cluster analysis
k-means method

Opis:

Research background: Because the active labour market policy requires high resources, it is important to analyse the effectiveness of its instruments. For the unemployment, it is essential to identify the groups of persons threatened by the long-term unemployment, to assess the impact of programmes on exit from unemployment and monitoring the disbursement of funds. Purpose of the article: The goal of the article was identification of clusters of poviats in Poland with respect to cost and employment effectiveness of basic forms of professional activisation in the years 2008-2014. Methods: The poviats were clustered by means of the k-means method. Variables were standardised and the number of clusters was determined by means of the v-fold cross-validation. Findings & Value added: The analysis did not allow to unambiguously specify areas in Poland with better use of funds allocated in the activisation programmes. The poviats in the middle-east Poland were generally characterized by worse values of effectiveness. However, the unemployment rate in these areas was relatively small. On the contrary, the poviats in the north-east Poland had high unemployment rate and the funds were used effectively. Assessment of effectiveness of forms of professional activisation is very important because the activities of poviat labour offices influence the counteraction to unemployment.

Źródło:

Oeconomia Copernicana; 2019, 10, 1; 113-130
2083-1277

Pojawia się w:

Oeconomia Copernicana

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 53.

Tytuł:

K-means clustering in textured image: example of lamellar microstructure in titanium alloys
Klasteryzacja k-średnich obrazów teksturowych lamelarnych mikrostruktur stopów tytanu

Autorzy:

Al Darwich, R.
Babout, L.
Strzecha, K.

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/407821.pdf

Data publikacji:

2017

Wydawca:

Politechnika Lubelska. Wydawnictwo Politechniki Lubelskiej

Tematy:

k-means clustering
oriented textured
number of cluster
X-ray tomography
klasteryzacja k-średnich
tekstura zorientowana
liczba klastrów
tomografia rentgenowska

Opis:

This paper presents an implementation of the k-means clustering method, to segment cross sections of X-ray micro tomographic images of lamellar Titanium alloys. It proposes an approach for estimating the optimal number of clusters by analyzing the histogram of the local orientation map of the image and the choice of the cluster centroids used to initialize k-means. This is compared with the classical method considering random coordinates of the clusters.
W artykule przedstawiono implementację metody klasteryzacji k-średnich, do segmentacji dwuwymiarowych rentgenowskich obrazów mikro tomograficznych lamelarnych stopów tytanu. Zaproponowano metody szacowania optymalnej liczbę klastrów oraz wyboru centro idów poprzez analizę histogramu mapy lokalnych kierunków obrazu. Dokonano porównania zaproponowanych metod z losowym doborem początkowego położenia klastrów.

Źródło:

Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska; 2017, 7, 3; 43-46
2083-0157
2391-6761

Pojawia się w:

Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 54.

Tytuł:

Status and trends of the employment in the financial institutions in Poland
Poziom i tendencje zmian w zatrudnieniu w instytucjach finansowych w Polsce

Autorzy:

Grzywińska-Rąpca, Małgorzata
Markowski, Lesław

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/548501.pdf

Data publikacji:

2018

Wydawca:

Uniwersytet Rzeszowski. Wydawnictwo Uniwersytetu Rzeszowskiego

Tematy:

the financial sector
employment
k-means classification
trends
sektor finansowy
zatrudnienie
metoda k-średnich
modele trendu

Opis:

The financial sector is one of the most important elements of socio-economic system of each country. The research work is employment in this sector focusing financial activities insurance and other activities supporting these activities. The aim of the study was to examine the level of employment in the financial sector in spatial terms (voivodship) in the period 2005–2014 using methods of multivariate statistical analysis. The attention was also drawn to the trends in the structure of employment in the financial sector between the voivodships and the same size of the number of employees in individual voivodship. The classification results indicate the geographical division of the country in terms of number of firms in the sector of finance and insurance. Data for the country also show a significant growing trend of employees in the financial sector. However its high directional coefficient is conditioned by very strong growing trend occurring in Mazowieckie much slower trend in the provinces of Dolnośląskie, Pomorskie, and Śląskie. For most voivodships tendency models indicates a negative statistically significant trend of the studied phenomenon.
Sektor finansowy stanowi jeden z najważniejszych elementów systemu społeczno-ekonomicznego każdego kraju. Przedmiotem badań w pracy jest wielkość zatrudnienia w tym sektorze skupiającym działalność finansową, ubezpieczeniową oraz pozostałą działalność wspomagającą powyższe działalności. Celem pracy było zbadanie poziomu zatrudnienia w sektorze finansowym w ujęciu przestrzennym (województwa) w latach 2005–2014 przy użyciu metod wielowymiarowej analizy statystycznej. Zwrócono również uwagę na trendy w strukturze zatrudnienia w sektorze finansowym między województwami, jak i samej wielkości liczby zatrudnionych w poszczególnych województwach. Dane dla kraju pokazują również na istotny rosnący trend wielkości zatrudnienia w sektorze finansowym. Jednakże jego wysoki współczynnik kierunkowy warunkowany jest bardzo silnym trendem wzrostowym, mającym miejsce w województwie mazowieckim, znacznie wolniejszym trendem w województwach dolnośląskim, pomorskim i śląskim. W przypadku większości województw bowiem, modele funkcji trendu wskazują na ujemną, statystycznie istotną tendencję rozwojową badanego zjawiska. Wyniki klasyfikacji wskazują na geograficzny podział kraju pod względem liczby podmiotów w sektorze finansów i ubezpieczeń.

Źródło:

Nierówności Społeczne a Wzrost Gospodarczy; 2018, 55; 418-431
1898-5084
2658-0780

Pojawia się w:

Nierówności Społeczne a Wzrost Gospodarczy

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 55.

Tytuł:

Examining Similarities in Time Allocation Amongst European Countries

Autorzy:

Hozer-Koćmiel, Marta
Lis, Christian

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/465764.pdf

Data publikacji:

2016

Wydawca:

Główny Urząd Statystyczny

Tematy:

time allocation
cluster analysis
k-means method
generalised distance measure GDM
interval taxonomic method TMI
HETUS survey

Opis:

The aim of the article is to analyse the similarities between the selected European countries in terms of time allocation. Time allocation has been defined as the daily distribution of time to various activities. Professional work time, domestic work time and leisure time are the most important for the economic approach. It has been proved that there are coherent groups of countries with similar structure of time allocation. The taxonomic methods used in order to verify the thesis included: cluster analysis, k-means method, generalised distance measure GDM and interval taxonomic method TMI. The analysis was performed on the basis of HETUS data.

Źródło:

Statistics in Transition new series; 2016, 17, 2; 217-330
1234-7655

Pojawia się w:

Statistics in Transition new series

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 56.

Tytuł:

Podział województwa zachodniopomorskiego na rejony przydatności rolniczej metodą k-średnich
Distribution of Zachodniopomorskie Province on areas of agricultural usability by k-means algorithm

Autorzy:

Zarod, J.

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/78451.pdf

Data publikacji:

2009

Wydawca:

Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie. Wydawnictwo Uczelniane ZUT w Szczecinie

Tematy:

woj.zachodniopomorskie
rejony klimatyczno-glebowe
gminy
warunki glebowe
warunki wodne
rzezba terenu
klimat
podzial terytorialny
analiza wariancji
metoda k-srednich
standaryzacja danych
rolnicza przestrzen produkcyjna
wskazniki jakosci

Opis:

Natural conditions for rural production in Zachodniopomorskie Province show a wide diversity. Every community was then described by means of variables concerning the quality of soil, water conditions, agroclimate and relief. These data were subject to standardization. Afterwards, by the usage of k-means algorithm, the Province was divided into 10 areas with similar agricultural usability. The purpose of this article is to reduce the number of objects to several basic classes that can be a subject of further analysis. The comparison of production capacity of areas instead of communities would decrease work input and the length of analysis.

Źródło:

Folia Pomeranae Universitatis Technologiae Stetinensis. Oeconomica; 2009, 57
2081-0644

Pojawia się w:

Folia Pomeranae Universitatis Technologiae Stetinensis. Oeconomica

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 57.

Tytuł:

Segmentation of Homogeneous Regions of Gravity Field Properties by Machine Learning Method in Central Area of Vietnam

Autorzy:

Thi, Hong Phan
Minh, Phuong Do
Van, Huu Tran

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/27323265.pdf

Data publikacji:

2023

Wydawca:

Polskie Towarzystwo Przeróbki Kopalin

Tematy:

K-means
unsupervised learning method
gravity field
central area of Vietnam
COSCAD 3D
Wietnam
właściwości fizyczne
grawitacja

Opis:

This paper presents the results of applying the unsupervised learning method (K-means clustering) on the gravity anomaly field in the central region of Vietnam to separate the research area into different clusters, which are homologous in physical properties. In order to achieve the optimal results, the input parameter plays an important role. In this paper, we chose 04 input attributes including the gravity anomalous field attribute, the horizontal gradient attribute, the variance attribute, and the tracing coefficient of the gravity anomalous axis. The obtained results have shown that the research area could be divided into 7 clusters, 9 clusters, 11 clusters, and 13 clusters with close characteristics of the physical properties of the gravity field. The research results show that the Southwest, the Center, and the South of the study area have complex changing physical properties, this result reflects the complicated tectonic activities in these areas with the presence of crumpled and fractured rock layers in different directions and these locations are the potential places to form endogenous mineral deposits of magma origin. The Northwest, the North, and the East parts of the research area witness negligible changes in the field's physical properties, reflecting the stability of the soil and rock layers in this area, with the direction of extending structure from the Northwest to the Southeast. The clustering results according to the K-means unsupervised learning algorithm in central Vietnam initially increase the reliability of the decisions of geologists and geophysicists in interpreting the geological structure and evaluating the origin of deep-hidden mineral deposits in the area.

Źródło:

Inżynieria Mineralna; 2023, 2; 97--102
1640-4920

Pojawia się w:

Inżynieria Mineralna

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 58.

Tytuł:

ZASTOSOWANIE METODY K-ŚREDNICH W SEGMENTACJI NABYWCÓW NA RYNKU PRODUKTÓW SPOŻYWCZYCH
APPLICATION OF K-MEANS METHODS IN SEGMENTATION OF BUYERS ON THE FOOD PRODUCTS MARKET

Autorzy:

Angowski, Marek
Domańska, Katarzyna
Kijek, Tomasz

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/452957.pdf

Data publikacji:

2017

Wydawca:

Szkoła Główna Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie. Katedra Ekonometrii i Statystyki

Tematy:

segmentacja rynku
metoda k-średnich
profile nabywców
Market segmentation
k-medium method
buyer profiles

Opis:

Poznanie preferencji i zachowań nabycwów jest kluczowym czynnikiem decydującym o sukcesie rynkowym przedsiębiorstwa. Skuteczny marketing wymaga precyzyjnej segmentacji, zgodnie z którą tworzy się spersonalizowaną ofertę rynkową uwzględniającą możliwości i potrzeby konkretnej grupy docelowej. Metoda k-średnich jest metodą badawczą, która może stanowić podstawę segmentacji nabywców, ponieważ odzwierciedla reakcje konsumentów na poszczególne warianty lub atrybuty produktów. Celem publikacji jest prezentacja możliwości aplikacji metody k-średnich w procedurze segmentacji na rynku produktów spożywczych.
Knowing buyers' preferences and behaviors is a key factor of contributing to success of every business. Effective marketing requires precise segmentation, according to which a personalized market offer is created that takes into account the capabilities and needs of a specific consumers group. The k-means method is a research method that can be the basis for segmentation of buyers as it reflects consumer responses to individual variants or attributes of products. The purpose of the publication is to present the possibilities of application of the k-means method in the segmentation procedure in the food market. Keywords: Market segmentation, k-medium method, buyer profiles

Źródło:

Metody Ilościowe w Badaniach Ekonomicznych; 2017, 18, 4; 521-530
2082-792X

Pojawia się w:

Metody Ilościowe w Badaniach Ekonomicznych

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 59.

Tytuł:

A statistical approach for selecting buildings for experimental measurement of HVAC needs
Statystyczna metoda wyboru budynków badawczych na potrzeby analizy systemów HVAC

Autorzy:

Malinowski, P.
Ziembicki, P.

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/396766.pdf

Data publikacji:

2017

Wydawca:

Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza

Tematy:

k-means method
HVAC system performance
energy consumption
building characteristics
metoda k-średnich
systemy HVAC
zużycie energii
charakterystyka energetyczna budynków

Opis:

This article presents a statistical methodology for selecting representative buildings for experimentally evaluating the performance of HVAC systems, especially in terms of energy consumption. The proposed approach is based on the k-means method. The algorithm for this method is conceptually simple, allowing it to be easily implemented. The method can be applied to large quantities of data with unknown distributions. The method was tested using numerical experiments to determine the hourly, daily, and yearly heat values and the domestic hot water demands of residential buildings in Poland. Due to its simplicity, the proposed approach is very promising for use in engineering applications and is applicable to testing the performance of many HVAC systems.
W artykule przedstawiono statystyczną metodę wyboru budynków reprezentatywnych pod względem charakterystyki energetycznej oraz cech wbudowanych systemów grzewczych wentylacyjnych i klimatyzacyjnych. Proponowane podejście opiera się na metodzie k-średnich. Algorytm dla tej metody jest stosunkowo prosty, co pozwala na łatwe wdrożenie i nie wymaga dużego nakładu (kosztu) obliczeniowego. Sposób ten może być stosowany dla dużych ilości danych. Metodą k-średnich badano dane pozyskane w czasie inwentaryzacji obiektów oraz w wyniku symulacji komputerowych funkcjonowania budynków, zawierające m.in. roczne wartości zapotrzebowania na ciepło (symulowane z krokiem czasowym godzinnym). Z uwagi na względną prostotę metodyki oraz uzyskane bardzo dobre wyniki, proponowane podejście jest bardzo obiecujące dla zastosowań technicznych, w tym analiz budynków pod kątem systemów HVAC.

Źródło:

Civil and Environmental Engineering Reports; 2017, No. 24(1); 101-118
2080-5187
2450-8594

Pojawia się w:

Civil and Environmental Engineering Reports

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 60.

Tytuł:

Zróżnicowanie wykorzystania technologii informacyjno-komunikacyjnych w krajach Unii Europejskiej
Diversity in the use of information and communication technologies among European Union countries

Autorzy:

Wojnar, Jolanta

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/1046656.pdf

Data publikacji:

2020-08-31

Wydawca:

Główny Urząd Statystyczny

Tematy:

analiza składowych głównych
metoda k-średnich
technologie informacyjno-komunikacyjne
ICT
principal component analysis
k-means method
information and communication
technologies

Opis:

Celem badania omawianego w artykule jest ocena zróżnicowania krajów Unii Europejskiej pod względem stopnia wykorzystania technologii informacyjno-komunikacyjnych (ICT). Do analizy wybrano 15 wskaźników opisujących wykorzystanie ICT przez osoby fizyczne i gospodarstwa domowe. Dane pochodziły ze sprawozdań Głównego Urzędu Statystycznego oraz bazy Eurostatu i dotyczyły 2017 r. W analizie zróżnicowania zastosowano metodę analizy składowych głównych. Wykonano także analizę skupień za pomocą metody k-średnich. Z badania wynika, że liderami w dziedzinie wykorzystania ICT są kraje skandynawskie i kraje Beneluksu. Wśród najniżej ocenionych znajdują się kraje południowej i południowo-wschodniej Europy oraz Polska.
The aim of the research discussed in the article is to assess the diversity among European Union countries in terms of the use of information and communication technologies (ICT). Fifteen indicators describing the use of ICT by natural persons and households were selected for the analysis. The data were obtained from Statistics Poland reports and from the Eurostat database for the year 2017. The method of principal components analysis was applied in the process of analysing the diversity. Moreover, a cluster analysis based on the k-means method was performed. The analysis demonstrates that Scandinavian and Benelux countries are the leaders in using ICT, while countries of southern and south-eastern Europe as well as Poland are the lowest rated.

Źródło:

Wiadomości Statystyczne. The Polish Statistician; 2020, 65, 8; 39-56
0043-518X

Pojawia się w:

Wiadomości Statystyczne. The Polish Statistician

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 61.

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

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 62.

Tytuł:

The K-means Grouping Method as a Mean to Control the Performance of the Production Process
Wykorzystanie metody grupowania k-średnich do kontroli wydajności procesu produkcyjnego

Autorzy:

Kęsek, Marek

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/318166.pdf

Data publikacji:

2020

Wydawca:

Polskie Towarzystwo Przeróbki Kopalin

Tematy:

production process performance
clustering
k-means
production cycle
R language
VBA
process mining
bolting
wydajność procesu produkcyjnego
grupowanie (clusterng)
cykl produkcyjny
język R
kotwienie (bolting)

Opis:

The paper presents a concept of using clusters of objects using the k-means method to control the performance of the production process, which runs under variable conditions. The distribution of the production process performance in production cycles grouped according to similarity is the basis for controlling the performance of subsequent production cycles. The practical part of the paper contains an example of calculations carried out according to this concept using the VBA and R languages, and is relates to the bolting process in underground mines.
W artykule przedstawiono koncepcję wykorzystania grupowania obiektów metodą k-średnich do kontroli wydajności procesu produkcyjnego, który przebiega w zmiennych warunkach. Rozkłady wydajności procesu produkcyjnego w pogrupowanych pod względem podobieństwa cyklach produkcyjnych, stanowią podstawę kontroli wydajności kolejnych cykli produkcyjnych. Część praktyczna pracy zawiera przykład obliczeń przeprowadzonych według tej koncepcji z użyciem języka VBA oraz języka R i dotyczy procesu kotwienia w kopalniach podziemnych.

Źródło:

Inżynieria Mineralna; 2020, 1, 1; 257-264
1640-4920

Pojawia się w:

Inżynieria Mineralna

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 63.

Tytuł:

Novel visual object descriptor using surf and clustering algorithms

Autorzy:

Grycuk, R.

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/122762.pdf

Data publikacji:

2016

Wydawca:

Politechnika Częstochowska. Wydawnictwo Politechniki Częstochowskiej

Tematy:

k-means
mean shift
clustering
image description
SURF
keypoints
content-based image retrieval (CBIR)
opis obrazu
algorytmy grupowania
detekcja punktów kluczowych

Opis:

In this paper we propose a method for object description based on two wellknown clustering algorithms (k-means and mean shift) and the SURF method for keypoints detection. We also perform a comparison of these clustering methods in object description area. Both of these algorithms require one input parameter; k-means (k, number of objects) and mean shift (h, window). Our approach is suitable for images with a non-homogeneous background thus, the algorithm can be used not only on trivial images. In the future we will try to remove non-important keypoints detected by the SURF algorithm. Our method is a part of a larger CBIR system and it is used as a preprocessing stage.

Źródło:

Journal of Applied Mathematics and Computational Mechanics; 2016, 15, 3; 37-46
2299-9965

Pojawia się w:

Journal of Applied Mathematics and Computational Mechanics

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 64.

Tytuł:

Recognition of pathological states in arterial blood by distance based techniques

Autorzy:

Sokołowska, B.
Jóźwik, A.

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/333231.pdf

Data publikacji:

2003

Wydawca:

Uniwersytet Śląski. Wydział Informatyki i Nauki o Materiałach. Instytut Informatyki. Zakład Systemów Komputerowych

Tematy:

gazometria krwi tętniczej
paraliż przepony
zasada k-NN
klasyfikatory
arterial blood gasometry
paralysis of diaphragm
k-NN rule
classifiers
k-means algorithm

Opis:

The paper presents the application of some distance based pattern recognition algorithms for recognition of pathological states in respiratory system on the basis of the arterial blood gasometry (features pH, pCO2, pO2). In our biological model two experimental situations were considered: 1) the intact animals and 2) the main inspiratory muscles paralyzed (after acute of bilateral phrenicotomy). The comparison of the mentioned three features in the two conditions was the main goal of the present study. The analyzed biological data set contained 38 in class 1 (muscle function preserved) and 36 in class 2 (after diaphragm paralyzed) measurements. It was discovered that a significant part of the measurements could be correctly recognized as the ones coming from the first or the second class according to gasometric measurements.

Źródło:

Journal of Medical Informatics & Technologies; 2003, 5; MI23-30
1642-6037

Pojawia się w:

Journal of Medical Informatics & Technologies

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 65.

Tytuł:

Performance comparison of hybrid electromagnetism-like mechanism algorithms with descent method

Autorzy:

Miyajima, H.
Shigei, N.

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/91563.pdf

Data publikacji:

2015

Wydawca:

Społeczna Akademia Nauk w Łodzi. Polskie Towarzystwo Sieci Neuronowych

Tematy:

electromagnetism-like mechanism
EM
meta-heuristcs
descent method
BP
k-means
FIS
hybrid EM method
metaheurystyka
metoda k-średnich
metoda hybrydowa EM

Opis:

Electromagnetism-like Mechanism (EM) method is known as one of metaheuristics. The basic idea is one that a set of parameters is regarded as charged particles and the strength of particles is corresponding to the value of the objective function for the optimization problem. Starting from any set of initial assignment of parameters, the parameters converge to a value including the optimal or semi-optimal parameter based on EM method. One of its drawbacks is that it takes too much time to the convergence of the parameters like other meta-heuristics. In this paper, we introduce hybrid methods combining EM and the descent method such as BP, k-means and FIS and show the performance comparison among some hybrid methods. As a result, it is shown that the hybrid EM method is superior in learning speed and accuracy to the conventional methods.

Źródło:

Journal of Artificial Intelligence and Soft Computing Research; 2015, 5, 4; 271-282
2083-2567
2449-6499

Pojawia się w:

Journal of Artificial Intelligence and Soft Computing Research

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 66.

Tytuł:

The Application of Association Rules to Detect the Effects of Vaccinations against Covid-19 in the EU-27. Preliminary Estimates
Stosowanie zasad stowarzyszenia w celu wykrywania skutków szczepionek przeciwko COVID-19 w UE-27. Wstępne szacunki

Autorzy:

Berezka, Kateryna

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/2196126.pdf

Data publikacji:

2023

Wydawca:

Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu

Tematy:

COVID-19
association rules
k-means clustering
vaccinations
EU country
decision-making
zasady asocjacji
grupowanie k-średnich
szczepienia
kraj UE
podejmowanie decyzji

Opis:

In this research study, the authors obtained the preliminary evaluation of the impact detection of vaccinations against COVID-19 in the EU-27. The empirical basis of the study was the daily number of COVID-19 cases, vaccinations, hospitalisations, and deaths in the EU countries from March 2020 to March 2022. Rules of association were used to identify non-obvious associations between vaccinations against COVID-19 and cases of illness, hospitalisations, and deaths from COVID-19. The obtained results were used to cluster the EU countries by the level of vaccinations against COVID-19, cases of COVID-19, deaths from COVID, and COVID-19 hospitalisations for the EU member states. The K-means clustering method was used for cluster analysis. Hidden dependencies of the number of COVID-19 cases, the number of COVID-19 hospitalisations, and the number of COVID-19 deaths due to the number of vaccinations against COVID-19 by EU countries were revealed. It was established with a high probability that vaccination significantly affects the level of morbidity. For the first time, association rules were obtained, which are preliminary estimates of the relationship between the dynamics of vaccinations against COVID-19 and the dynamics of COVID-19 cases, COVID-19 hospitalisations, and deaths from COVID-19 in the EU. The results can be used to make beneficial decisions, for example, to regulate vaccination policies in individual EU countries, and predict the future consequences of the COVID-19 pandemic.
W tym badaniu autorzy uzyskali wstępną ocenę skuteczności wykrywania szczepień przeciwko COVID-19 w UE-27. Empiryczną podstawą badania jest dzienna liczba zachorowań na COVID-19, szczepień, hospitalizacji i zgonów w krajach UE w okresie od marca 2020 do marca 2022 r. Reguły asocjacji posłużyły do zidentyfikowania nieoczywistych powiązań między szczepieniami przeciwko COVID-19 oraz przypadków zachorowań, hospitalizacji i zgonów z powodu COVID-19. Uzyskane wyniki posłużyły do grupowania krajów UE według poziomu szczepień przeciwko COVID-19, przypadków choroby, zgonów z jej powodu oraz hospitalizacji dla krajów członkowskich UE. Do analizy skupień zastosowano metodę k-średnich grupowania. Ujawniono ukryte zależności liczby zachorowań na COVID-19, liczby hospitalizacji z powodu COVID-19 oraz liczby zgonów z powodu COVID-19 w związku z liczbą szczepień przeciwko COVID-19 w krajach UE. Stwierdzono z dużym prawdopodobieństwem, że szczepienia istotnie wpływają na poziom zachorowalności. Po raz pierwszy uzyskano reguły asocjacyjne, które są wstępnymi szacunkami zależności między dynamiką szczepień przeciwko COVID-19 a dynamiką zachorowań na COVID-19, hospitalizacji z tego powodu i zgonów w krajach UE. Wyniki mogą posłużyć do podejmowania korzystnych decyzji, np. do uregulowania polityki szczepień w poszczególnych krajach UE i przewidywania przyszłych konsekwencji choroby.

Źródło:

Econometrics. Ekonometria. Advances in Applied Data Analytics; 2023, 27, 1; 1-16
1507-3866

Pojawia się w:

Econometrics. Ekonometria. Advances in Applied Data Analytics

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 67.

Tytuł:

Przestrzenne zróżnicowanie symptomów ubóstwa w Polsce
Spatial diversity of poverty symptoms in Poland
Пространственная дифференциация симптомов бедности в Польше

Autorzy:

Kaczmarek, Mirosława

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/542072.pdf

Data publikacji:

2016-08

Wydawca:

Główny Urząd Statystyczny

Tematy:

metoda k-średnich
symptomy ubóstwa
analiza ubóstwa
k-means method
symptoms of poverty
analysis of poverty
метод k-средних
симптомы бедности
анализ бедности

Opis:

Artykuł prezentuje wyniki grupowania województw, przeprowadzonego na podstawie wskaźników charakteryzujących ubóstwo. W analizie wykorzystano dane dostępne w Banku Danych Lokalnych GUS. Wyboru cech diagnostycznych dokonano kierując się współczynnikami zmienności i korelacji r Pearsona. Do grupowania województw wykorzystano metodę k-średnich. Wyodrębniono cztery kategorie województw różniące się ze względu na strukturę symptomów ubóstwa. W celu odpowiedzi na pytanie, czy w Polsce zachodzą zmiany w tym zakresie dokonano stosownego porównania dla lat 2008 i 2013.
The article presents the results of the clustering voivodships based on variables characterizing the phenomenon of poverty. The analysis is based on data available in the CSO’s Local Data Bank. The selection of diagnostic features was made on the basis of the coefficients of variation and Pearson’s r correlation coefficient. The grouping of voivodships was made using the k-means method. There were created four categories of voivodships differing in the symptoms of poverty. In order to answer the question whether the changes in the symptoms of poverty are taking place on the map of Poland, an analysis was conducted in two periods: for 2013 and 2008.
В статье были представлены результаты группировки воеводств, проведенной на основе показателей характеризующих бедность. В анализе были использованы данные из Банка локальных данных ЦСУ. Выбор диагностических признаков осуществлялся с учетом коэффициентов изменяемости и корреляции r Пирсона. Для группировки воеводств был использован метод k-средних. Были выделены четыре категории воеводств отличающихся друг от друга в отношении к структуре симптомов бедности. Для того, чтобы ответить на вопрос, происходят ли в Польше изменения в этой области, было сделано сравнение для 2008 и 2013 гг.

Źródło:

Wiadomości Statystyczne. The Polish Statistician; 2016, 8; 18-31
0043-518X

Pojawia się w:

Wiadomości Statystyczne. The Polish Statistician

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 68.

Tytuł:

Podobieństwa rynków pracy w grupie krajów UE-28
The similarity of labour markets in the EU-28 countries

Autorzy:

Wąsowicz, Jarosław

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/591310.pdf

Data publikacji:

2016

Wydawca:

Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach

Tematy:

Metoda k-średnich
Metody aglomeracji
Rynki pracy w UE-28
Agglomerative hierarchical clustering method
K-means clustering
Labour markets in the EU-28

Opis:

W artykule uwagę skoncentrowano na grupowaniu rynków pracy w badanych krajach UE-28 w celu utworzenia jednorodnych klas. Procedura grupowania uwzględnia wewnętrzne zróżnicowanie rynków pracy. W badaniu zastosowano hierarchiczne metody aglomeracyjne i metodę k-średnich. Głównymi kryteriami decydującymi o przynależności rynków pracy krajów UE-28 do skupień są wskaźnik zatrudnienia oraz współczynnik aktywności zawodowej.
The paper focuses on the clustering of labor markets in the EU-28 countries in order to form homogeneous clusters. The clustering procedure of EU countries is based on intra and inter-group differences in labor markets. The agglomerative hierarchical clustering and k-means clustering methods were used in the paper. The main criteria for deciding on countries belonging to clusters are employment rate and economic activity rate.

Źródło:

Studia Ekonomiczne; 2016, 289; 218-226
2083-8611

Pojawia się w:

Studia Ekonomiczne

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 69.

Tytuł:

Wykorzystanie funduszy unijnych w powiatach województwa śląskiego
The use of EU funds in the districts of the Silesian province

Autorzy:

Wójcik, Andrzej

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/593398.pdf

Data publikacji:

2017

Wydawca:

Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach

Tematy:

Diagram Czekanowskiego
Fundusze unijne
Metoda k-średnich
Metoda najbliższego sąsiada
Powiaty
Counties
Czekanowski’s diagram
EU funds
K-means method
Nearest neighbor method

Opis:

W artykule przedstawiono wykorzystanie funduszy unijnych w powiatach województwa śląskiego w latach 2004-2006 oraz w latach 2007-2013. Ponieważ powiaty w województwie śląskim są bardzo zróżnicowane pod względem zurbanizowania oraz ukształtowania terenu, to ich potrzeby są różne, a więc cele inwestycji też są różne. Postawiono hipotezę, że w powiatach o podobnym położeniu geograficznym i podobnej specyfice struktura projektów współfinansowanych z funduszy unijnych powinna być podobna. Do weryfikacji postawionej hipotezy wykorzystano diagram Czekanowskiego, metodę najbliższego sąsiada oraz metodę k-średnich. Otrzymane wyniki częściowo potwierdziły postawioną hipotezę.
This paper presents the use of EU funds in the districts of the Silesian province in the years 2004-2006 and 2007-2013. Since the counties in the Silesian province are very diverse in terms of urbanization and terrain that their needs are different, and therefore investment purposes are also different. It was hypothesized that in counties with a similar geographical location and similar specificity structure projects co-financed from EU funds should be similar. To verify the hypothesis used Czekanowski diagram, nearest neighbor method and k-means method. The results confirmed the hypothesis part.

Źródło:

Studia Ekonomiczne; 2017, 318; 108-124
2083-8611

Pojawia się w:

Studia Ekonomiczne

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 70.

Tytuł:

Geometric characteristics of Iraq’s raster topographic maps used for automatic updating the road network

Autorzy:

Abdallah, R.

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/100558.pdf

Data publikacji:

2015

Wydawca:

Uniwersytet Rolniczy im. Hugona Kołłątaja w Krakowie

Tematy:

maps update
road networks segmentation
topographic raster map
tracking algorithm
scanning algorithm
methods of image binarization
k-means method
mapa
mapa topograficzna
aktualizacja

Opis:

This paper is devoted to the problem of road network extraction from raster image. The task of road network extraction is formulated in common view. The approach to the road map extraction has been proposed which can be applied for topographic map updating and is based on image clustering by k-means method and on application of scanning algorithm for extraction of road network fragments. Road map description is formed as set of linear fragments with knowing parameters. These linear fragments are created by merging of smaller parts. Experimental researches were implemented for maps of 10 Iraq cities. Experimental results show in average the extraction precision of 86% (in comparison with human expert).

Źródło:

Geomatics, Landmanagement and Landscape; 2015, 3; 7-18
2300-1496

Pojawia się w:

Geomatics, Landmanagement and Landscape

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 71.

Tytuł:

Analysis of data quoted on the Day-Ahead Market of TGE S.A. using Statistics and Machine Learning Toolbox

Autorzy:

Tchórzewski, Jerzy
Longota, Bartłomiej

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/2201615.pdf

Data publikacji:

2022

Wydawca:

Uniwersytet Przyrodniczo-Humanistyczny w Siedlcach

Tematy:

artificial neural network
cluster analysis
Day-Ahead Market
k-means method
Matlab and Simulink environment
Statistics and Machine Learning Toolbox
Ward’s method

Opis:

The publication contains the results of research in the field of cluster analysis carried out using data quoted on the Day-Ahead Market of TGE S.A. Two methods were used in the analysis, one hierarchical known as the Ward’s method, and the other non-hierarchical - the k-means method. Many interesting research results have been obtained, which are illustrated, among others, in in the form of dendrograms, silhouette graphs and graphs in the form of clusters. Data on the volume and the volumeweighted average price of electricity were examined for various types of quotations: fixing 1, fixing 2 and continuous quotations. The research was carried out in the MATLAB and Simulink environments using a library called Machine and Statistics Learning Toolbox. Selected test results were interpreted.

Źródło:

Studia Informatica : systems and information technology; 2022, 2(27); 49--74
1731-2264

Pojawia się w:

Studia Informatica : systems and information technology

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 72.

Tytuł:

Postawy konsumentów wobec zakupów on-line − próba typologii
Consumers’ Attitudes to Online Shopping - an Attempt to Form a Typology
Отношение потребителей к покупкам онлайн – попытка типологии

Autorzy:

Kucia, Michał

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/563625.pdf

Data publikacji:

2016

Wydawca:

Polski Instytut Ekonomiczny

Tematy:

e-konsument
typologia
metoda k – średnich
zakupy on-line
e-consumer
typology
k-means method
online shopping
э-потребитель
типология
метод k-средних
покупки онлайн

Opis:

Badania postaw konsumentów wobec zakupów, w tym zakupów on-line, prowadzone są od wielu lat pozwalając monitorować zmiany tych postaw pod wpływem rozwoju nowych form handlu. W niniejszym artykule badawczym zaproponowano koncepcję wykorzystania metody k-średnich, a następnie weryfikację uzyskanych wyników na podstawie post-hoc test Scheffego. Przyjętą strategię badawczą oparto na wywiadach indywidualnych zrealizowanych na przełomie kwietnia i maja 2014 roku na ogólnopolskiej próbie 820 respondentów. Wyniki tych badań posłużyły jako podstawa do stworzenia typologii konsumentów ze względu na ocenę sposobu realizacji zakupów on-line oraz wyrażaną opinię o zakupach on-line w ogóle. Prezentowane podejście badawcze oraz podjęta w artykule próba typologii powinna stanowić inspirację do dalszych pogłębionych badań i jest głosem w dyskusji dotyczącej zmian w postawach zakupowych konsumentów.
For many years, research into consumers’ attitudes to shopping, including online shopping, has allowed for monitoring changes in the attitudes in question resulting from the development of new forms of commerce. This research article suggests the use of the k-means method that is subsequently followed with verification of the results obtained by means of the Scheffe post-hoc test. The research strategy adopted was based on individual interviews performed at the turn of May 2014 in the sample group of 820 respondents who came from different parts of Poland. The research results were used to formulate some typology of consumers that would involve assessment of the way they did their online shopping and their opinions concerning online shopping in general. The research approach presented along with some attempt undertaken in the article to formulate a typology should serve as inspiration for further in-depth research, thus being some participation in the discussion about changes in consumers’ attitudes toward online shopping in Poland.
Изучение отношения потребителей к покупкам, в том числе к покупкам онлайн, проводятся в течение многих лет, позволяя наблюдать за изменениями этого отношения под влиянием новых форм торговли. В исследовательской статье предложили концепцию использования метода k-средних, а затем верификацию полученных результатов на основе критерия post-hoc Шеффе. Принятую исследовательскую стратегию основали на индивидуальных интервью, осуществленных в конце апреля и в начале мая 2014 г. на национальной выборке 820 респондентов. Результаты изучения послужили за основу для создания типологии потребителей по оценке способа осуществления покупок on-line и выраженному мнению о покупках on-line в целом. Представляемый исследовательский подход и предпринятая в статье попытка типологии должны стать инспирацией для дальнейших углубленных исследований и они – голос в дискуссии об изменениях в закупочном поведе- нии потребителей.

Źródło:

Handel Wewnętrzny; 2016, 3 (362); 206-215
0438-5403

Pojawia się w:

Handel Wewnętrzny

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 73.

Tytuł:

Śląski i małopolski e-konsument - próba typologii
Silesian and Lesser Poland e-consumer - an attempt at forming a typology

Autorzy:

Kucia, Michał

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/590176.pdf

Data publikacji:

2016

Wydawca:

Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach

Tematy:

Metoda k-średnich
Śląski i małopolski e-konsument
Typologia
Zakupy on-line
K-means method
On-line shopping
Silesian and Lesser Poland e-consumer
Typology

Opis:

W dobie postępującej wirtualizacji życia społeczno-gospodarczego niezmiernie ważną kwestią jest prowadzenie badań obejmujących zmiany w postawach i zachowaniach e-konsumentów, których identyfikacja może przyczynić się do zwiększenia umiejętności kupieckich przedsiębiorstw. Niniejszy artykuł badawczy prezentuje postawy e-konsumentów wobec handlu elektronicznego. Do analizy wykorzystano metodę k-średnich, a następnie weryfikację uzyskanych wyników oparto o post-hoc test Scheffego. Przeprowadzona analiza pozwoliła na wyodrębnienie trzech typów e-konsumentów: entuzjastów zakupów on-line, grymaśnych i niezdecydowanych oraz rokujących optymistów. Prezentowane podejście badawcze oraz podjęta w artykule próba typologii stanowi głos w dyskusji dotyczącej zmian w postawach zakupowych konsumentów.
In the era of the progressing virtualisation of socio-economic life it is really important to conduct research that would refer to changes in attitudes and behaviours of e-consumers. This research article presents e-consumers’ attitudes towards e-commerce. Analytical goals of the article involved the k-means method. Then, the results obtained were verified by the post-hoc Scheffe test. The research sample consisted of 1,100 respondents. The analysis carried out allowed for distinguishing three types of e-consumers.The research approach presented along with an attempt at forming a typology offers some contribution to discussion about changes in shopping attitudes of consumers.

Źródło:

Studia Ekonomiczne; 2016, 302; 175-186
2083-8611

Pojawia się w:

Studia Ekonomiczne

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 74.

Tytuł:

The selection of areas for case study research in socio-economic geography with the application of k-means clustering
Wybór obszarów do studiów przypadku w geografii społeczno-ekonomicznej z zastosowaniem metody grupowania k-średnich

Autorzy:

Warchalska-Troll, Agata
Warchalski, Tomasz

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/1984996.pdf

Data publikacji:

2022-02-28

Wydawca:

Główny Urząd Statystyczny

Tematy:

case study
k-means partitioning
elbow method
pseudo-F statistic
Calinski-Harabasz index
studium przypadku
grupowanie metodą k-średnich
metoda łokcia
statystyka pseudo-F
wskaźnik Calińskiego-Harabasza

Opis:

The grouping techniques which are known in statistics are rarely used by geographers to select a research area. The aim of the paper is to examine the potential use of the k-means clustering (partitioning) method for the selection of spatial units (here: gminas, i.e. the lowest administrative units in Poland) for case studies in socio-economic geography. We explored this topic by solving a practical problem consisting in the optimal designation of gminas for in-depth research on the interaction between nature protection and local and regional development in the Polish Carpathians. Particular attention was devoted to defining an appropriate number of clusters by means of the elbow method as well as the pseudo-F statistic (the Calinski-Harabasz index). The data for the analysis were mostly provided by Statistics Poland and covered the period of 1999–2012. The multi-stage procedure resulted in the selection of the following gminas: Cisna, Lipinki, Ochotnica Dolna, Sękowa, Szczawnica and Zawoja. The example described in the paper demonstrates that the k-means technique, despite its certain deficiencies, may prove useful for creating classifications and typologies leading to the selection of case study sites, as it is relatively time-effective, intuitive and available in opensource software. At the same time, due to the complexity of the socio-economic characteristics of the areas, the application of this method in socio-economic geography may require support in terms of the interpretation of the results through the analysis of additional data sources and expert knowledge.
Znane w statystyce techniki grupowania są rzadko wykorzystywane przez geografów do wyboru obszaru badań. Celem analiz opisanych w artykule było sprawdzenie możliwości zastosowania metody podziału k-średnich do wyboru jednostek przestrzennych (w tym przypadku gmin) do studiów przypadku. Dokonano tego poprzez rozwiązanie problemu metodycznego polegającego na optymalnym wyznaczeniu gmin do pogłębionych badań nad relacją między ochroną przyrody a rozwojem lokalnym i regionalnym w polskich Karpatach. Szczególną uwagę zwrócono na określenie odpowiedniej liczby skupień za pomocą metody łokcia (ang. elbow method) oraz statystyki pseudo-F (wskaźnika Calińskiego-Harabasza). Dane wykorzystane w analizach pochodziły z Głównego Urzędu Statystycznego i obejmowały okres 1999–2012. W rezultacie kilkustopniowej procedury wytypowano gminy: Cisna, Lipinki, Ochotnica Dolna, Sękowa, Szczawnica i Zawoja. Opisany w artykule przykład pokazuje, że metoda k-średnich, pomimo pewnych słabości, może być przydatna do tworzenia klasyfikacji i typologii prowadzących do wyboru obszarów do studiów przypadku ze względu na jej użyteczność oraz dostępność w oprogramowaniu typu open source. Zarazem jednak – z uwagi na stopień złożoności społeczno-ekonomicznych cech obszarów – zastosowanie tej metody w geografii społeczno-ekonomicznej może wymagać wsparcia interpretacji jej wyników analizą dodatkowych źródeł informacji oraz wiedzą ekspercką.

Źródło:

Wiadomości Statystyczne. The Polish Statistician; 2022, 67, 2; 1-20
0043-518X

Pojawia się w:

Wiadomości Statystyczne. The Polish Statistician

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 75.

Tytuł:

Novel Colour Clustering Method for Interlaced Multi-colored Dyed Yarn Woven Fabrics
Nowa metoda określania łączenia kolorów dla tkanin wykonanych z przeplatanych przędz barwionych

Autorzy:

Zhang, J.
Xin, B.
Shen, C.
Fang, H.
Cao, Y.

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/232909.pdf

Data publikacji:

2015

Wydawca:

Sieć Badawcza Łukasiewicz - Instytut Biopolimerów i Włókien Chemicznych

Tematy:

colour clustering
Lab colour space
K-means algorithm
dyed yarn woven fabrics
image analysis
łączenie kolorów
system kolorystyczny Lab
przeplatana przędza barwiona
algorytm łączenia
analiza obrazu

Opis:

In this paper, a novel colour clustering method based on the K-means clustering algorithm is developed for interlaced multi-coloured dyed yarn woven fabrics which can be used to sort the colour of the dyed yarn for the development of a quick response fabric system. Firstly fabric images captured by a flat scanner could be decomposed into three sub-images in red, green and blue channels, respectively. Secondly median filters with different template sizes were selected to process the sub-images in the three color channels separately. Thirdly filtered images in the RGB colour space, reconstructed from the three sub-images, can be converted into the Lab colour format. Ultimately the results of colour segmentation and classification can be obtained based on the Lab color space using the improved Kmeans clustering algorithms. Our experimental results indicated that our method proposed works better than the conventional method based on subjective and manual operations with the aid of simple tools in terms of both accuracy and robustness.
Pokazano opracowanie nowej metody określania łączenia kolorów, opartej na algorytmach uzyskiwania wartości średnich mających zastosowanie przy wielokolorowych przędzach przeplatanych w tkaninach. Metoda może być stosowana przy określaniu kolorów barwionych przędz, aby uzyskać szybką odpowiedź barwy dla różnego rodzaju tkaniny. Wstępnie obrazy tkaniny uzyskane z płaskiego skanera mogą być zdekomponowane w trzy sub-obrazy w kanałach czerwonym, zielonym i niebieskim, następnie filtry uśredniające o zróżnicowanych wymiarach wzorców zostają wybrane dla obróbki sub-obrazów niezależnie w trzech kanałach barwnych. Po tym przefiltrowane obrazy w przestrzeni RGB są rekonstruowane w tych trzech kanałach i mogą być przetworzone w systemie kolorystycznym Lab. W końcu wyniki segmentacji kolorów i klasyfikacji mogą być uzyskane, bazując na przestrzeni kolorystycznej Lab przy zastosowaniu poprawionego algorytmu łączenia. Wyniki eksperymentalne wskazują, że zaproponowana metoda daje możliwość uzyskania lepszych rezultatów niż metoda konwencjonalna oparta o subiektywne, ręczne operacje z zastosowaniem prostych narzędzi.

Źródło:

Fibres & Textiles in Eastern Europe; 2015, 3 (111); 107-114
1230-3666
2300-7354

Pojawia się w:

Fibres & Textiles in Eastern Europe

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 76.

Tytuł:

Analiza zróżnicowania przestrzennego rozwoju społeczno--gospodarczego duoregionu Pomorze z wykorzystaniem metody k-średnich
Analysis of the spatial diversity of socio-economic development of the duoregion pomerania using the method of k–means

Autorzy:

Karmowska, G.
Marciniak, M.

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/887889.pdf

Data publikacji:

2015

Wydawca:

Szkoła Główna Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie. Wydawnictwo Szkoły Głównej Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie

Opis:

Celem artykułu jest prezentacja wyników badań dotyczących zróżnicowania przestrzennego rozwoju społeczno-gospodarczego obszarów wiejskich duoregionu Pomorze (województwa: zachodniopomorskie i pomorskie). Materiał badawczy stanowiły dane Głównego Urzędu Statystycznego za lata 2005 - 2012 zagregowane na poziomie NUTS-2 i NUTS-4. W badaniach zastosowano metody analizy porównawczej, statystykę opisową oraz metodę kśrednich. Na podstawie wyników badań stwierdzono, że w latach 2005-2011 województwa duoregionu nie wykazywały istotnych różnic pod względem poziomu rozwoju gospodarczego, ale różniły się tempem wzrostu (dynamika PKB w latach 2007 i 2011). Analiza skupień powiatów duoregionu wykazała istnienie na obszarach wiejskich niewielkiego zróżnicowania przestrzennego. Wyższy poziom rozwoju gospodarczego prezentowały obszary leżące w północnej- wschodniej części województwa pomorskiego oraz w północno-zachodniej części województwa zachodniopomorskiego, co potwierdza fakt dyfuzji rozwojowej wokół miast wojewódzkich.
The aim of this article is to present the results of research on spatial variation of socioeconomic development of rural areas of the Pomeranian Duoregion (voivodeships: West- Pomerania and Pomerania). The research material consisted of data obtained from the Central Statistical Office for the years 2005-2012, aggregated at NUTS-2 and NUTS-4 level. Data were analyzed using comparative analysis, descriptive statistics and k-means clustering algorithm. Analysis of the results indicates that over the period of 2005-2011 the Duoregion’s voivodeships did not show any relevant differences in terms of economic development, but differed in terms of their growth rates (GDP dynamics in 2007 and 2011). Analysis of the clusters of the Duoregion’s poviats showed only minor spatial variation in rural areas. The north-eastern parts of the Pomeranian Voivodeship and north-western parts of the West-Pomeranian Voivodeships were found to be more developed economically, which confirms the fact of economic diffusion occurring outiside voivodeship cities.

Źródło:

Zeszyty Naukowe Szkoły Głównej Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie. Polityki Europejskie, Finanse i Marketing; 2015, 13[62]
2081-3430

Pojawia się w:

Zeszyty Naukowe Szkoły Głównej Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie. Polityki Europejskie, Finanse i Marketing

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 77.

Tytuł:

Efektywność form aktywizacji zawodowej w przekroju wojewódzkim
Effectiveness of forms of professional activisation by voivodships

Autorzy:

Bieszk-Stolorz, Beata
Dmytrów, Krzysztof

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/543962.pdf

Data publikacji:

2018-12-28

Wydawca:

Główny Urząd Statystyczny

Tematy:

bezrobocie rejestrowane
formy aktywizacji zawodowej
efektywność zatrudnieniowa i kosztowa
analiza skupień
metoda k-średnich
registered unemployment
forms of professional activisation
cost and employment effectiveness
cluster analysis
k-means method

Opis:

Celem artykułu jest ocena zróżnicowania województw ze względu na wartości efektywności kosztowej i zatrudnieniowej podstawowych form aktywizacji zawodowej realizowanej przez powiatowe urzędy pracy w latach 2008—2016. W badaniu wykorzystano dane zawarte w publikacjach Ministerstwa Rodziny, Pracy i Polityki Społecznej. Grupowania dokonano metodą k-średnich. W badanym okresie współczynniki efektywności kosztowej (poza dużym spadkiem w roku 2011) oraz zatrudnieniowej miały tendencję wzrostową. Otrzymano trzy jednorodne grupy. Pierwszą utworzyły województwa o najkorzystniejszych wielkościach efektywności, drugą — województwa o średnich wielkościach efektywności, a trzecią — o wartościach najmniej korzystnych.
The objective of the article is the assessment of the diversity of voivodships with respect to values of cost and employment effectiveness of basic forms of professional activation, implemented by the powiat labour offices in the years 2008—2016. The data source were the publications of The Ministry of Family, Labour and Social Policy. The k-means method was used for clustering. In the analysed period it can be observed that the coefficients of cost (except for substantial decline in 2011) and employment effectiveness had an increasing trend. The three homogeneous groups of voivodships were obtained. The first group consisted of voivodships with the most advantageous values of effectiveness, the second one — with the average values of effectiveness and the third one — the most disadvantageous.

Źródło:

Wiadomości Statystyczne. The Polish Statistician; 2018, 63, 12; 57-74
0043-518X

Pojawia się w:

Wiadomości Statystyczne. The Polish Statistician

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 78.

Tytuł:

Wybrane determinanty polaryzacji samooceny w grupie wychowanków Młodzieżowych Ośrodków Wychowawczych i Socjoterapeutycznych
Selected Polarity Determinants of Self-esteem Among Pupils at Youth Detention Centers and Social Therapy Centers

Autorzy:

Wysocka, Ewa
Ostafińska-Molik, Barbara

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/1371448.pdf

Data publikacji:

2017-01-29

Wydawca:

Fundacja Pedagogium

Tematy:

polaryzacja samooceny
niedostosowanie społeczne
metoda k-średnich
społeczno-demograficzne i osobowościowe determinanty polaryzacji samooceny
polarization self-esteem
social conduct disorder
k-means
socio-demographic and personality determinants of self-polarization

Opis:

W artykule dokonano analizy społeczno-demograficznych i osobowościowych determinantów/korelatów samooceny wśród wychowanków Młodzieżowych Ośrodków Wychowawczych (MOW) i Młodzieżowych Ośrodków Socjoterapeutycznych (MOS). Wstępnie przeprowadzono analizę poziomu i wymiarów samooceny (samoocena ogólna niespecyficzna, globalna specyficzna, samooceny cząstkowe niespecyficzne: fizyczna, poznawczo-intelektualna, charakterologiczna, społeczno-moralna) osób niedostosowanych społecznie, z wykorzystaniem metody k-średnich, najczęściej stosowanej w praktyce taksonomicznej metody grupowania. Podczas analizy wyłoniono trzy skupienia samoocen, które wstępnie określono jako: negatywne „odzwierciedlone ja” („I am the worst”), pozytywne „obronne ja” („I am the best”) i „ja nieustalone – chwiejne” („Who am I”), różniące się pod względem poziomu i wewnętrznego uporządkowania poszczególnych rodzajów samoocen. Następnie analizie poddano zróżnicowanie wyłonionych skupień warunkowane miejscem zamieszkania, stosunkiem do wiary, poziomem religijności oraz nastawieniami wobec świata, własnego życia i innych ludzi.
The article analyzes the socio-demographic and personality determinants/correlates of self-esteem among pupils MOW and MOS. The analysis of the level and the dimensions of self-esteem was done first (self-esteem general non-specific, global specific, partial non-specific: physical, cognitive-intellectual, characterological, socio-moral) people with conduct disorder, using the method of k-means, most often used in taxonomic practice of grouping method. In the course of analysis there were selected three groups of self-assessment, which are initially defined as: negative “reflected I” (“I am the worst”), positive “defensive I” (“I am the best”) and “I not specified – unstable” (“Who I am”), which differ in terms of the level and the internal arrangement of different types of self-assessment. Then the analysis of differences in selected clusters was conducted conditioned by a place of residence, attitude to faith, level of religiosity and attitude towards the world, one’s own life and other people.

Źródło:

Resocjalizacja Polska; 2016, 12; 119-144
2081-3767
2392-2656

Pojawia się w:

Resocjalizacja Polska

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 79.

Tytuł:

Identyfikacja grup obiektów podobnych pod względem struktury zjawisk społeczno – ekonomicznych na przykładzie struktury wieku bezrobotnych
Identification of groups of similar objects in terms of the structure of socio-economic phenomena on-the example of age structure of the unemployed

Autorzy:

Kądziołka, Kinga

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/2055718.pdf

Data publikacji:

2022-05-11

Wydawca:

Zachodniopomorska Szkoła Biznesu w Szczecinie

Tematy:

podobieństwo struktur
wskaźnik podobieństwa struktur
grupowanie hierarchiczne
metoda k- średnich
bezrobocie
struktura wieku bezrobotnych
structure similarity
structure similarity index
hierarchical clustering
k-means method
age structure of the unemployed
unemployment

Opis:

Celem pracy jest prezentacja możliwości aplikacyjnych metod grupowania danych do identyfikacji grup obszarów podobnych pod względem struktury analizowanego zjawiska. Zaprezentowana zostanie metoda grupowania hierarchicznego, w której do wyzna-czania odległości między skupieniami wykorzystano wskaźnik niepodobieństwa struktur oraz przedstawiona zostanie propozycja metody grupowania niehierarchicznego, stanowiąca pewną analogię do metody k- średnich. Rozważania będą prowadzone na przykładzie oceny podobieństwa struktury wieku zarejestrowanych bezrobotnych w powiatach.
The aim of the work is to present the application possibilities of clustering methods to identify groups of objects similar in terms of the structure of the analyzed phenomenon. The hierarchical clustering method was proposed, in which the structure dissimilarity indicator was used to determine the distance between the clusters. Then a proposal of the non-hierarchical clu-stering method was presented. Considerations were conducted on the example of the similarity of the age structure of the registered unemployed in poviats.

Źródło:

Zeszyty Naukowe ZPSB Firma i Rynek; 2022, 1(61); 63-72
2657-3245

Pojawia się w:

Zeszyty Naukowe ZPSB Firma i Rynek

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 80.

Tytuł:

Podobieństwa struktur zatrudnienia w sektorze przemysłowym w krajach UE-27
The Similarities of Employment Structures in Industrial Sector in the Eu-27 Countries

Autorzy:

Wąsowicz, Jarosław

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/439399.pdf

Data publikacji:

2016

Wydawca:

Uniwersytet Pedagogiczny im. Komisji Edukacji Narodowej w Krakowie

Tematy:

metoda k-średnich
metody aglomeracji
podobieństwa w grupie krajów UE-27
zatrudnienie w sektorze przemysłowym
agglomerative hierarchical clustering method
employment in industry sector
k-means clustering
similarities in the EU-27 countries

Opis:

Sektor przemysłowy jest jedną z głównych sił napędowych wzrostu gospodarczego, szczególniew krajach rozwijających się. Pozytywna dynamika zmian w sektorze przemysłowym przyczynia siędo efektów w innych sektorach gospodarki. Celem artykułu jest pogrupowanie badanych krajów UE-27 podwzględem zatrudnienia w sektorze przemysłowym w celu utworzenia jednorodnych klas. Zakres czasowyanalizy obejmuje 2013 rok. Wybór takiego okresu badawczego wynika z dostępności i porównywalności danychstatystycznych w przekroju poszczególnych krajów Unii Europejskiej. Procedura grupowania uwzględniawewnątrzgrupowe i międzygrupowe zróżnicowanie wybranych zmiennych diagnostycznych. W badaniuzastosowano hierarchiczne metody aglomeracji i metodę k-średnich. Głównymi kryteriami decydującymio przynależności badanych krajów UE-27 do skupień są: udział zatrudnionych w produkcji i udział zatrudnionychw budownictwie. Kraje UE-15, zwłaszcza Niemcy, Wielka Brytania, Francja, Hiszpania, Włochy i osobnoPolska charakteryzują się wyższymi wartościami średnich dla wybranych zmiennych diagnostycznych, czyliudziału zatrudnionych w sektorze produkcji i udziału zatrudnionych w budownictwie, w porównaniu z przeciętnymiwartościami zmiennych w grupie pozostałych krajów UE-27.
The industrial sector is the one of key engine of economic growth especially in the developing countries. The positive dynamics of change in industrial sectors lead to effects in other areas of economy. The paper focuses on the clustering of employment in industrial sector in the EU-27 countries in order to form homogeneous clusters. The period considered is the year 2013. The choice of such a research period comes from the availability and comparability of the statistical data within the European Countries. The clustering procedure of EU countries is based on intra and inter-group differences on selected diagnostic variables. The agglomerative hierarchical clustering and k-means clustering methods were used in the paper. The main criteria for deciding on UE-27 countries belonging to clusters are the share of employment in manufacturing and the share of employment in construction. The countries of the EU-15, particularly Germany, Great Britain, France, Spain, Italy and separately Poland as well are characterized by higher values of average for selected diagnostic variables i.e. the share of employment in manufacturing and the share of employment in construction in relation to the average of variables for the remaining countries.

Źródło:

Prace Komisji Geografii Przemysłu Polskiego Towarzystwa Geograficznego; 2016, 30, 3; 33-44
2080-1653

Pojawia się w:

Prace Komisji Geografii Przemysłu Polskiego Towarzystwa Geograficznego

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 81.

Tytuł:

Propozycja metody wspomagającej wybór miernika taksonomicznego na przykładzie oceny atrakcyjności giełd kryptowalut
A proposal of the method supporting the selection of a composite indicator on the example of the assessment of attractiveness of cryptocurrency exchanges

Autorzy:

Kądziołka, Kinga

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/2098010.pdf

Data publikacji:

2021-05-06

Wydawca:

Zachodniopomorska Szkoła Biznesu w Szczecinie

Tematy:

wybór metody porządkowania liniowego
giełdy kryptowalut
miernik taksonomiczny
grupowanie hierarchiczne
metoda Warda
metoda k-średnich
porządkowanie liniowe
linear ordering
cryptocurrency exchanges
taxonomic measure
composite indicator
hierarchical clustering
Ward’s method
k-means

Opis:

W niniejszej pracy zaproponowano metodę wyboru miernika taksonomicznego spośród wielu mierników opisujących analizowane zjawisko. W pracach dotyczących zastosowania mierników taksonomicznych często prezentowane są rankingi uzyskane za pomocą kilku różnych mierników. Ocena zgodności rankingów dokonywana jest m. in. za pomocą współczynników korelacji Spearmana, natomiast kwestia wyboru finalnego reprezentanta (miernika taksonomicznego i rankingu obiektów uzyskanego na podstawie jego wartości) jest zazwyczaj pomijana. Zaproponowana metoda wyboru finalnego miernika taksonomicznego uwzględnia zarówno stopień podobieństwa rankingu uzyskanego na podstawie wartości tego miernika do innych rankingów jak również zdolność miernika do grupowania obiektów. Ponadto wykorzystano grupowanie hierarchiczne połączone z metodą k-średnich do identyfikacji podzbiorów obiektów (tu: giełd walut kryptograficznych) podobnych pod względem wartości miernika taksonomicznego. Grupowanie hierarchiczne umożliwia podział obiektów na taką liczbę grup, jaka wyraźnie uwidoczni się na uzyskanym dendrogramie, zamiast popularnego w literaturze przedmiotu, „sztywnego” podziału na cztery grupy wg średniej i odchylenia standardowego wartości miernika (który nie zawsze jest optymalny). W analizowanym przykładzie metoda Warda została zastosowana do wyznaczenia początkowej liczby i środków (centroidów) grup, wykorzystanych następnie w metodzie k-średnich. Wykorzystanie dodatkowo metody k-średnich umożliwiło poprawę jakości grupowania w porównaniu z użyciem tylko metody Warda.
The aim of work is to propose a method for selection the final taxonomic measure from many its variants accepted by the researcher. The idea of the method is to choose the representative in such a way that the ranking obtained by the use of the taxonomic measure is strong similar to other rankings. The proposed method takes into account both similarity of rankings and the discrimination ability of the taxonomic measure. There was also proposed to use combined Ward’s method with k-means algorithm to identify groups of cryptocurrency exchanges with similar level of the taxonomic measure. The hybrid clustering method allowed to obtain higher clustering quality than Ward’s method.

Źródło:

Zeszyty Naukowe ZPSB Firma i Rynek; 2021, 1(59); 65-76
2657-3245

Pojawia się w:

Zeszyty Naukowe ZPSB Firma i Rynek

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 82.

Tytuł:

KHM clustering technique as a segmentation method for endoscopic colour images

Autorzy:

Frąckiewicz, M.
Palus, H.

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/907830.pdf

Data publikacji:

2011

Wydawca:

Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza

Tematy:

segmentacja obrazu
obraz barwny
biomedycyna
biomedical colour image segmentation
k-harmonic means technique
kappa-means technique

Opis:

In this paper, the idea of applying the k-harmonic means (KHM) technique in biomedical colour image segmentation is presented. The k-means (KM) technique establishes a background for the comparison of clustering techniques. Two original initialization methods for both clustering techniques and two evaluation functions are described. The proposed method of colour image segmentation is completed by a postprocessing procedure. Experimental tests realized on real endoscopic colour images show the superiority of KHM over KM.

Źródło:

International Journal of Applied Mathematics and Computer Science; 2011, 21, 1; 203-209
1641-876X
2083-8492

Pojawia się w:

International Journal of Applied Mathematics and Computer Science

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 83.

Tytuł:

Zastosowanie wybranych metod taksonomicznych i prospektywnych w polityce oraz strategicznym zarządzaniu publicznym
The use of selected taxonomic and foresight methods in policy making and strategic public management

Autorzy:

Baron, Marcin
Ochojski, Artur
Polko, Adam
Warzecha, Katarzyna

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/593014.pdf

Data publikacji:

2015

Wydawca:

Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach

Tematy:

Metoda delficka
Metoda k-średnich
Metoda warda
Prowadzenie polityki
Rozwój lokalny
Rozwój regionalny
Usługi publiczne
Zarządzanie strategiczne
Delphi method
K-means algorithm
Local development
Policy making
Public services
Regional development
Strategic management
Ward’s method

Opis:

W artykule prezentowane jest podejście metodyczne do prowadzenia kompleksowych analiz na potrzeby polityki i strategicznego zarządzania publicznego. Do identyfikacji podobnych regionów, pomiędzy którymi mogą wystąpić efekty uczenia się, zaproponowano metody taksonomiczne, natomiast metodę delficką wskazano jako odpowiednią dla lepszego zrozumienia przyszłości usług publicznych oraz zwiększenia zdolności adaptacyjnych na różnych poziomach sprawowania władzy. Metody zostały zilustrowane przykładami zastosowań, zaczerpniętymi z dorobku projektu ADAPT2DC („New innovative solutions to adapt governance and management of public infrastructures to demographic change”).
The paper aims at presenting method approach to complex analysis in support of policy making and strategic public management. Taxonomic methods are used to identify similar regions that can benefit of mutual learning and improve their performance in public service delivery. Delphi study is proposed to better understand public service futures and increase adaptation capacities on different levels of governance. The methods are illustrated with samples of ADAPT2DC project („New innovative solutions to adapt governance and management of public infrastructures to demographic change”) works and reflections concerning their application.

Źródło:

Studia Ekonomiczne; 2015, 233; 56-72
2083-8611

Pojawia się w:

Studia Ekonomiczne

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 84.

Tytuł:

Application of multivariate statistical analysis to assess the implementation of Sustainable Development Goal 8 in European Union countries
Zastosowanie wielowymiarowej analizy statystycznej do oceny realizacji Celu Zrównoważonego Rozwoju 8 w krajach Unii Europejskiej

Autorzy:

Bieszk-Stolorz, Beata
Dmytrów, Krzysztof

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/2211412.pdf

Data publikacji:

2023-03-31

Wydawca:

Główny Urząd Statystyczny

Tematy:

sustainable development
Sustainable Development Goal 8
decent work and economic growth
EU member states
TOPSIS method
k-means method
zrównoważony rozwój
Cel Zrównoważonego Rozwoju 8
godna praca i wzrost gospodarczy
kraje członkowskie UE
metoda TOPSIS
metoda k-średnich

Opis:

Sustainable development should ensure a fair and balanced natural, social and economic environment. Sustainable Development Goal 8 (SDG 8) - decent work and economic growth - is of the greatest economic importance. The purpose of the study is to assess the implementation of SDG 8 in EU member states. The analysis covered the years 2002-2021 with a particular focus on two crises periods: the financial crisis of 2007-2009 and the COVID-19 pandemic in the years 2020-2021. The study uses Eurostat data and multivariate statistical analysis methods, i.e. cluster analysis - the k-means method and linear ordering - the TOPSIS method. Denmark, Finland, the Netherlands and Sweden are the countries where the fulfilment of SDG 8 was the greatest, while the lowest was observed in Greece, Italy, Romania, Slovakia and Spain. The study also shows that the countries which joined the EU in 2004 generally demonstrated a much lower degree of SDG 8 implementation compared to the well-developed Western Europe. The influence of the crisis periods was more visible in the results of the cluster analysis than in the rankings. The novelty of the research involves the application of multivariate statistical analysis methods to assess the overall situation of the studied countries in terms of their implementation of SDG 8 while taking into account both crisis periods.
Zrównoważony rozwój powinien zapewnić sprawiedliwe i zrównoważone środowisko naturalne, społeczne i gospodarcze. Godna praca i wzrost gospodarczy, czyli Cel Zrównoważonego Rozwoju (Sustainable Development Goal – SDG) 8, ma największe znaczenie gospodarcze. Celem badania omawianego w artykule jest ocena realizacji SDG 8 w krajach członkowskich UE. Badanie obejmowało lata 2002–2021, ze szczególnym uwzględnieniem okresów kryzysowych: kryzysu finansowego z lat 2007–2009 i pandemii COVID-19 panującej w latach 2020–2021. W badaniu wykorzystano dane z bazy Eurostatu. Zastosowano metody wielowymiarowej analizy statystycznej: analizę skupień metodą k-średnich i porządkowanie liniowe metodą TOPSIS. Krajami o najwyższym stopniu realizacji SDG 8 okazały się: Dania, Finlandia, Holandia i Szwecja, natomiast najniższy stopień realizacji obserwowano w Grecji, we Włoszech, w Rumunii, na Słowacji i w Hiszpanii. Również nowe kraje członkowskie, przyjęte do UE po 2004 r., ogólnie charakteryzują się znacznie niższym stopniem realizacji SDG 8 niż wysoko rozwinięte kraje Europy Zachodniej. Wpływ okresów kryzysowych był bardziej zauważalny w wynikach analizy skupień niż w rankingach. Wartością dodaną badania jest wykorzystanie metod wielowymiarowej analizy statystycznej do oceny ogólnej sytuacji analizowanych krajów w zakresie realizacji SDG 8 przy uwzględnieniu obu okresów kryzysowych.

Źródło:

Wiadomości Statystyczne. The Polish Statistician; 2023, 68, 3; 22-43
0043-518X

Pojawia się w:

Wiadomości Statystyczne. The Polish Statistician

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 85.

Tytuł:

On a book Algorithms for data science by Brian Steele, John Chandler and Swarn Reddy

Autorzy:

Szajowski, Krzysztof J.

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/747695.pdf

Data publikacji:

2017

Wydawca:

Polskie Towarzystwo Matematyczne

Tematy:

histogram
algorytm centroidów
Algorithms
Associative Statistics
Computation
Computing Similarity
Cluster Analysis
Correlation
Data Reduction
Data Mapping
Data Dictionary
Data Visualization
Forecasting
Hadoop
Histogram
k-Means Algorithm
k-Nearest Neighbor Prediction
Algorytmy
miary zależności
obliczenia
analiza skupień
korelacja
redukcja danych
transformacja danych
wizualizacja danych
prognozowanie
algorytm k-średnich
algorytm k najbliższych sąsiadów

Opis:

Przedstawiona tutaj pozycja wydawnicza jest obszernym wprowadzeniem do najważniejszych podstawowych zasad, algorytmów i danych wraz zestrukturami, do których te zasady i algorytmy się odnoszą. Przedstawione zaganienia są wstępem do rozważań w dziedzinie informatyki. Jednakże, to algorytmy są podstawą analityki danych i punktem skupienia tego podręcznika. Pozyskiwanie wiedzy z danych wymaga wykorzystania metod i rezultatów z co najmniej trzech dziedzin: matematyki, statystyki i informatyki. Książka zawiera jasne i intuicyjne objaśnienia matematyczne i statystyczne poszczególnych zagadnień, przez co algorytmy są naturalne i przejrzyste. Praktyka analizy danych wymaga jednak więcej niż tylko dobrych podstaw naukowych, ścisłości matematycznej i spojrzenia od strony metodologii statystycznej. Zagadnienia generujące dane są ogromnie zmienne, a dopasowanie metod pozyskiwania wiedzy może być przeprowadzone tylko w najbardziej podstawowych algorytmach. Niezbędna jest płynność programowania i doświadczenie z rzeczywistymi problemami. Czytelnik jest prowadzony przez zagadnienia algorytmiczne z wykorzystaniem Pythona i R na bazie rzeczywistych problemów i  analiz danych generowanych przez te zagadnienia. Znaczną część materiału zawartego w książce mogą przyswoić również osoby bez znajomości zaawansowanej metodologii. To powoduje, że książka może być przewodnikiem w jedno lub dwusemestralnym kursie analityki danych dla studentów wyższych lat studiów matematyki, statystyki i informatyki. Ponieważ wymagana wiedza wstępna nie jest zbyt obszerna,  studenci po kursie z probabilistyki lub statystyki, ze znajomością podstaw algebry i analizy matematycznej oraz po kurs programowania nie będą mieć problemów, tekst doskonale nadaje się także do samodzielnego studiowania przez absolwentów kierunków ścisłych. Podstawowy materiał jest dobrze ilustrowany obszernymi zagadnieniami zaczerpniętymi z rzeczywistych problemów. Skojarzona z książką strona internetowa wspiera czytelnika danymi wykorzystanymi w książce, a także prezentacją wybranych fragmentów wykładu. Jestem przekonany, że tematem książki jest nowa dziedzina nauki. 
The book under review gives a comprehensive presentation of data science algorithms, which means on practical data analytics unites fundamental principles, algorithms, and data. Algorithms are the keystone of data analytics and the focal point of this textbook. The data science, as the authors claim, is the discipline since 2001. However, informally it worked before that date (cf. Cleveland(2001)). The crucial role had the graphic presentation of the data as the visualization of the knowledge hidden in the data.  It is the discipline which covers the data mining as the tool or important topic. The escalating demand for insights into big data requires a fundamentally new approach to architecture, tools, and practices. It is why the term data science is useful. It underscores the centrality of data in the investigation because they store of potential value in the field of action. The label science invokes certain very real concepts within it, like the notion of public knowledge and peer review. This point of view makes that the data science is not a new idea. It is part of a continuum of serious thinking dates back hundreds of years. The good example of results of data science is the Benford law (see Arno Berger and Theodore P. Hill(2015, 2017). In an effort to identifying some of the best-known algorithms that have been widely used in the data mining community, the IEEE International Conference on Data Mining (ICDM) has identified the top 10 algorithms in data mining for presentation at ICDM '06 in Hong Kong. This panel will announce the top 10 algorithms and discuss the impact and further research of each of these 10 algorithms in 2006. In the present book, there are clear and intuitive explanations of the mathematical and statistical foundations make the algorithms transparent. Most of the algorithms announced by IEEE in 2006 are included. But practical data analytics requires more than just the foundations. Problems and data are enormously variable and only the most elementary of algorithms can be used without modification. Programming fluency and experience with real and challenging data are indispensable and so the reader is immersed in Python and R and real data analysis. By the end of the book, the reader will have gained the ability to adapt algorithms to new problems and carry out innovative analysis.

Źródło:

Mathematica Applicanda; 2017, 45, 2
1730-2668
2299-4009

Pojawia się w:

Mathematica Applicanda

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 86.

Tytuł:

Proposition of Applying k-Means Classification Method and the SOM Type Neural Network to Improve the Efficiency of Small Domains Estimation in a Representative Study of Small and Medium-Sized Enterprises
Propozycja zastosowania metody klasyfikacji k-średnich oraz sieci neuronowej typu SOM do poprawy efektywności estymacji dla małych domen w reprezentacyjnym badaniu małych i średnich przedsiębiorstw

Autorzy:

Jurkiewicz, Tomasz
Najman, Krzysztof

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/904708.pdf

Data publikacji:

2005

Wydawca:

Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego

Tematy:

small domain estimation
classification methods
neural networks

Opis:

Problem zbyt małej liczby obserwacji w próbie, reprezentującej określoną domenę populacji, może być rozwiązany między innymi poprzez zastosowanie takich estymatorów, które do szacowania parametrów w określonej supopulacji (małym obszarze, domenie) mogłyby wykorzystać informacje o innych jednostkach w próbie, które pochodzą spoza określonej części populacji. Jedna z metod estymacji dla małych domen zwana estymacją syntetyczną zakłada, że rozkład w badanej małej domenie jest identyczny z rozkładem całej populacji. Założenie to pozostaje zazwyczaj niespełnione, zwłaszcza w przypadku specyficznych domen, co skutkuje dużymi błędami estymacji. Autorzy przedstawiają propozycję dwuetapowego procesu estymacji. W pierwszym etapie za pomocą sieci neuronowych typu SOM oraz za pomocą metody klasyfikacji k-średnich określa się podobieństwa jednostek należących do małej domeny do jednostek z pozostałej części próby. Drugim krokiem jest wykorzystanie w estymacji, za pomocą odpowiednio skonstruowanych wag, informacji tylko z tych domen, które są podobne do badanej małej domeny. Autorzy przedstawiają rezultaty zastosowania podanej procedury w analizie branży budowlanej na podstawie wyników reprezentacyjnego badania małych i średnich przedsiębiorstw. Podjęli także próbę oszacowania błędów tak zmodyfikowanej metody estymacji syntetycznej.
The problem of a too small number of observations of a sample, representing a defined domain of a population may be solved inter alia thanks to the application of estimators which would use information about other components of the sample (derived from outside the defined part of the population) to estimate parameters in a given subpopulation (small area, domain). One of estimation methods for small domains - the synthetic estimation - assumes, that the distribution of the studied small domain is identical with the distribution of the whole population. This assumption remains usually unfulfilled, in particular in case of specific domains, what results in large estimation errors. The authors present a proposition of two-stage estimation process. In the first stage, using the SOM-type neural networks and using the k-means classification method the similarity of components belonging to the small domain with the components belonging to the remaining part of the sample is determined. The second step consists in using the information only from those domains, which are similar to the studied small domain with the help of appropriately construed weights. Authors present the results of the above procedure in the analysis of the building industry on the basis of a representative study of small and medium-sized enterprises. They have also undertaken an attempt to estimate the errors of the synthetic estimation method modified in such a way.

Źródło:

Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica; 2005, 194
0208-6018
2353-7663

Pojawia się w:

Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 87.

Tytuł:

Artykuł 160 k.k. jako (potencjalny) środek walki z niektórymi spośród społecznie niepożądanych zachowań związanych z dopalaczami
Art. 160 k.k. as (potentially) effective means of combating some of the socially undesirable behaviors related to designer drugs

Autorzy:

Burdziak, Konrad

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/1596060.pdf

Data publikacji:

2018

Wydawca:

Uniwersytet Szczeciński. Wydawnictwo Naukowe Uniwersytetu Szczecińskiego

Tematy:

danger
designer drugs
art. 160 k.k.
niebezpieczeństwo
dopalacze

Opis:

Celem pracy jest udzielenie odpowiedzi na pytanie, czy przepisy art. 160 § 1–3 k.k. mogą zostać wykorzystane w walce z dopalaczami. Prezentowane w pracy ustalenia poczynione zostały w drodze: 1) analizy materiału normatywnego odnoszącego się do badanego zagadnienia, a także 2) analizy poglądów prezentowanych w literaturze i orzecznictwie. W wyniku przeprowadzonych analiz ustalono, że przepisy art. 160 § 1–3 k.k. mogłyby zostać wykorzystane – przynajmniej teoretycznie – jako środki walki z niektórymi spośród społecznie niepożądanych zachowań związanych z dopalaczami. Podkreślenia wymaga jednak, że adekwatna wykładnia rzeczonych przepisów jest niezwykle problematyczna (z uwagi na posłużenie się przez ustawodawcę niejednoznacznymi sformułowaniami, takimi jak: „narażenie”, „niebezpieczeństwo”, „bezpośrednie”). Fakt ten zaś może stanowić istotną przeszkodę w wykorzystaniu ich w praktyce.
The goal of this work is to answer a question if the regulations of art. 160 § 1–3 k.k. could be used in combating designer drugs. The findings of this work are based on: 1) analysis of the normative materials referring to the examined issue; and – 2) analysis of the views presented in literature and judicature. As a result of said analyses it has been established that utilizing regulations of art. 160 § 1–3 k.k. could provide – at least in theory – an effective way of combating some of the socially undesirable behaviors related to designer drugs. However, it has to be stressed that proper interpretation of said regulation is extremely problematic (because of the legislator’s use of ambiguous phrases like: “exposure”, “danger”, “direct”).This can pose a serious obstacle in any attempts of using them in practice.

Źródło:

Acta Iuris Stetinensis; 2018, 22, 2; 43-57
2083-4373
2545-3181

Pojawia się w:

Acta Iuris Stetinensis

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 88.

Tytuł:

The analysis of the effectiveness of the seismic noise attenuation by means of Karhunen-Loeve (K-L) transform
Analiza skuteczności tłumienia zakłóceń sejsmicznych za pomocą transformacji Karhunena-Loevego (K-L)

Autorzy:

Kasina, Z.

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/183773.pdf

Data publikacji:

2010

Wydawca:

Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie. Wydawnictwo AGH

Tematy:

geofizyka
metoda sejsmiczna
przetwarzanie
transformacja K-L
tłumienie szumu
geophysics
seismic methods
processing
K-L transform
noise attenuation

Opis:

In the paper the analysis of the effectiveness of multiples and random noise attenuation using Karhunen-Loeve (K-L) transform is presented. The K-L transform is realized with application the process Eigenimage Filter in seismic data processing system ProMAX. The basic part of the paper is directed to the analysis of multiples attenuation by means of the K-L transform applied to field data. In the analysis the common shot point gathers (seismic records) were used as well as the traces of the CDP gathers. In the case of CDP gathers the main attention was paid on the multiple attenuation in the averaged CDP gathers (supergathers) prepared for the interactive velocity analysis. The influence of the K-L filter parameters was defined on the effectiveness of multiples removing from the velocity analysis wave images. Finally the effectiveness of the K-L filter was estimated in improving the coherent to random signals ratio on the seismic records.
W prezentowanej pracy przedstawiono analizę efektywności tłumienia fal wielokrotnych i szumu przypadkowego za pomocą filtracji Karhunena-Loevego (K-L), realizowanej z wykorzystaniem procedury Eigenimage Filter systemu przetwarzania ProMAX. Zasadniczą część pracy poświęcono analizie efektywności tłumienia fal wielokrotnych za pomocą filtracji K-L, zastosowanej do danych polowych. W analizie wykorzystano zarówno trasy kolekcji wspólnego punktu wzbudzenia (rekordy sejsmiczne), jak i trasy kolekcji wspólnego punktu odbicia (kolekcje CDP). W przypadku kolekcji CDP uwagę skoncentrowano na osłabianiu fal wielokrotnych w uśrednionych kolekcjach CDP (superkolekcje CDP), przygotowanych do interaktywnej analizy prędkości. Określono wpływ parametrów filtracji K-L na skuteczność usuwania fal wielokrotnych z obrazu falowego analiz prędkości. W końcowym etapie pracy oceniono skuteczność filtracji K-L w poprawianiu stosunku sygnałów koherentnych do zakłóceń przypadkowych na rekordach sejsmicznych.

Źródło:

Geologia / Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie; 2010, 36, 2; 203-221
0138-0974

Pojawia się w:

Geologia / Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 89.

Tytuł:

The geometric means of an entire function

Autorzy:

Kamthan, P. K.
Jain, P. K.

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/714970.pdf

Data publikacji:

1969

Wydawca:

Polska Akademia Nauk. Instytut Matematyczny PAN

Źródło:

Annales Polonici Mathematici; 1968-1969, 21, 3; 247-255
0066-2216

Pojawia się w:

Annales Polonici Mathematici

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 90.

Tytuł:

Wymagania stawiane środkom transportu żywności
Requirements for means of food conveyance

Autorzy:

Krzewińska, A.
Matysek, K.

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/316764.pdf

Data publikacji:

2012

Wydawca:

Instytut Naukowo-Wydawniczy "SPATIUM"

Tematy:

środki transportu żywności
transport żywności łatwo psującej się
means of food conveyance
foodstuff transport means

Opis:

W artykule omówiono obowiązki i obowiązujące akty prawne stawiane przewoźnikom artykułów spożywczych, a także wymogi dla transportu żywności szybko psującej się.
The article discusses the obligations and existing laws for food transport means and requirements for the perishable foodstuff transport means.

Źródło:

Autobusy : technika, eksploatacja, systemy transportowe; 2012, 13, 5; 240-246
1509-5878
2450-7725

Pojawia się w:

Autobusy : technika, eksploatacja, systemy transportowe

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 91.

Tytuł:

Positions accuracy determinated by means of acoustic method

Autorzy:

Makar, A.
Naus, K.

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/331606.pdf

Data publikacji:

2000

Wydawca:

Polskie Towarzystwo Akustyczne

Opis:

The main goal of this paper is to shown the accuracy zones of hyperbolic system. This system has been used for underwater source localisation. The location of underwater object with relation to the antenna array influences on errors values. Optimal configuration of the antenna array assures the least errors values and the largest operation zone.

Źródło:

Hydroacoustics; 2000, 3; 197-200
1642-1817

Pojawia się w:

Hydroacoustics

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 92.

Tytuł:

Logic regression for diagnostic classification by means of biomarker panels

Autorzy:

Bocianowski, J.
Nowosad, K.

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/9729.pdf

Data publikacji:

2016

Wydawca:

Uniwersytet Przyrodniczy w Lublinie. Katedra Zastosowań Matematyki i Informatyki

Źródło:

Colloquium Biometricum; 2016, 46
1896-7701

Pojawia się w:

Colloquium Biometricum

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 93.

Tytuł:

Almost everywhere summability of Laguerre series. II

Autorzy:

Stempak, K.

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/1293043.pdf

Data publikacji:

1992

Wydawca:

Polska Akademia Nauk. Instytut Matematyczny PAN

Tematy:

Laguerre expansions
Cesàro means
almost everywhere convergence

Opis:

Using methods from [9] we prove the almost everywhere convergence of the Cesàro means of Laguerre series associated with the system of Laguerre functions $L^a_n(x) = (n!/Γ(n+a+1))^{1/2} e^{-x/2} x^{a/2} L_n^a(x)$, n = 0,1,2,..., a ≥ 0. The novel ingredient we add to our previous technique is the $A_p$ weights theory. We also take the opportunity to comment and slightly improve on our results from [9].

Źródło:

Studia Mathematica; 1992, 103, 3; 317-327
0039-3223

Pojawia się w:

Studia Mathematica

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 94.

Tytuł:

On the a.e. Divergence of the arithmetic means of double orthogonal series

Autorzy:

Móricz, F.
Tandori, K.

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/1389797.pdf

Data publikacji:

1985

Wydawca:

Polska Akademia Nauk. Instytut Matematyczny PAN

Źródło:

Studia Mathematica; 1985, 82, 3; 271-294
0039-3223

Pojawia się w:

Studia Mathematica

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 95.

Tytuł:

Logistyka zaopatrzenia gospodarstw rolnych w techniczne środki produkcji
Farms logistics supply with technical means of production

Autorzy:

Owsiak, Z.
Lejman, K.
Szewczyk, A.

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/337460.pdf

Data publikacji:

2010

Wydawca:

Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Maszyn Rolniczych

Tematy:

logistyka
zaopatrzenie
gospodarstwo rolne
techniczne środki produkcji
logistics
farm
technical means of production

Opis:

Przedstawiono najważniejsze uwarunkowania związane z logistyką produkcji i dystrybucji ciągników i maszyn rolniczych ze szczególnym uwzględnieniem pługów. Różnice w strukturze gospodarstw rolnych wymagają odmiennego podejścia logistycznego od dystrybutorów, ponieważ w województwach południowych i północnych jest całkowicie odmienne zapotrzebowanie na techniczne środki produkcji.
The most important factors related to the logistics of production and distribution of agricultural tractors and machinery with particular emphasis on ploughs were presented. Differences in the structure of farms require different logistical approaches from distributors, because in the southern and northern provinces is a totally different need for technical means of production.

Źródło:

Journal of Research and Applications in Agricultural Engineering; 2010, 55, 2; 62-65
1642-686X
2719-423X

Pojawia się w:

Journal of Research and Applications in Agricultural Engineering

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 96.

Tytuł:

Availability control for means of transport in decisive semi-Markov models of exploitation process
Sterowanie gotowością środków transportu w decyzyjnych semi-markowskich modelach procesu eksploatacji

Autorzy:

Migawa, K.

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/223801.pdf

Data publikacji:

2012

Wydawca:

Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN

Tematy:

means of transport
ready means of transport
semi-Markov model
środki transportu
gotowość środków transportu
eksploatacja obiektów technicznych
model semi-Markowa

Opis:

The issues presented in this research paper refer to problems connected with the control process for exploitation implemented in the complex systems of exploitation for technical objects. The article presents the description of the method concerning the control availability for technical objects (means of transport) on the basis of the mathematical model of the exploitation process with the implementation of the decisive processes by semi-Markov. The presented method means focused on the preparing the decisive for the exploitation process for technical objects (semi-Markov model) and after that specifying the best control strategy (optimal strategy) from among possible decisive variants in accordance with the approved criterion (criteria) of the activity evaluation of the system of exploitation for technical objects. In the presented method specifying the optimal strategy for control availability in the technical objects means a choice of a sequence of control decisions made in individual states of modelled exploitation process for which the function being a criterion of evaluation reaches the extreme value. In order to choose the optimal control strategy the implementation of the genetic algorithm was chosen. The opinions were presented on the example of the exploitation process of the means of transport implemented in the real system of the bus municipal transport. The model of the exploitation process for the means of transports was prepared on the basis of the results implemented in the real transport system. The mathematical model of the exploitation process was built taking into consideration the fact that the model of the process constitutes the homogenous semi-Markov process.
Zagadnienia przedstawione w pracy dotyczą problemów związanych ze sterowaniem procesem eksploatacji realizowanym w złożonych systemach eksploatacji obiektów technicznych. W artykule przedstawiono opis metody sterowania gotowością obiektów technicznych (środków transportu), na podstawie matematycznego modelu procesu eksploatacji z zastosowaniem decyzyjnych procesów semi-Markowa. Przedstawiona metoda polega na opracowaniu decyzyjnego modelu procesu eksploatacji obiektów technicznych (modelu semi-Markowa), a następnie wyznaczeniu najlepszej strategii sterowania (strategii optymalnej) spośród możliwych wariantów decyzyjnych, ze względu na przyjęte kryterium (kryteria) oceny działania systemu eksploatacji obiektów technicznych. W opracowanej metodzie wyznaczenie strategii optymalnej sterowania gotowością obiektów technicznych oznacza wybór ciągu decyzji sterujących, podejmowanych w poszczególnych stanach modelowanego procesu eksploatacji, dla którego funkcja stanowiąca kryterium oceny osiąga wartość ekstremalną. Do wyboru optymalnej strategii sterującej zaproponowano zastosowanie algorytmu genetycznego. Całość rozważań przedstawiono na przykładzie procesu eksploatacji środków transportu, realizowanego w rzeczywistym systemie autobusowego transportu miejskiego. Model procesu eksploatacji środków transportu opracowano na podstawie wyników badań zrealizowanych w wybranym rzeczywistym systemie transportowym. Matematyczny model procesu eksploatacji został zbudowany, przy przyjęciu założenia, że modelem tego procesu jest jednorodny proces semi-Markowa.

Źródło:

Archives of Transport; 2012, 24, 4; 497-508
0866-9546
2300-8830

Pojawia się w:

Archives of Transport

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 97.

Tytuł:

Method of availability control of the transport means

Autorzy:

Woropay, M.
Migawa, K.
Neubauer, A.

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/247367.pdf

Data publikacji:

2013

Wydawca:

Instytut Techniczny Wojsk Lotniczych

Tematy:

semi-Markov processes
control decisions
genetic algorithm

Opis:

The problems presented in this article deal with operation and maintenance process control in complex systems of technical object operation and maintenance. The article presents the description of the method concerning the control availability for technical objects (means of transport) on the basis of the mathematical model of the operation and maintenance process with the implementation of the decisive processes by semi-Markov. The presented method means focused on the preparing the decisive for the operation and maintenance process for technical objects (semi-Markov model) and after that specifying the best control strategy (optimal strategy) from among possible decisive variants in accordance with the approved criterion (criteria) of the activity evaluation of the system of technical objects operation and maintenance. In the presented method specifying the optimal strategy for control availability in the technical objects means a choice of a sequence of control decisions made in individual states of modelled operation and maintenance process for which the function being a criterion of evaluation reaches the extreme value. In order to choose the optimal control strategy the implementation of the genetic algorithm was chosen. Depending on one’s needs, the genetic algorithm including the obtained model of operation and maintenance process may be implemented for mathematic formulation and solution of a wide array of problems connected with control of complex systems of technical object operation and maintenance. It pertains mostly to the economic analysis, safety management and controlling availability and reliability of complex systems. The opinions were presented on the example of the operation and maintenance process of the means of transport implemented in the real system of the bus municipal transport.

Źródło:

Journal of KONES; 2013, 20, 4; 485-492
1231-4005
2354-0133

Pojawia się w:

Journal of KONES

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 98.

Tytuł:

Optimisation of quality in environmental education by means of software support

Autorzy:

Cekanova, K.
Paulikova, A.
Lestyanszka-Skurkova, K.

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/972994.pdf

Data publikacji:

2015

Wydawca:

Stowarzyszenie Menedżerów Jakości i Produkcji

Tematy:

sustainable quality
software support
environmental education
optimization
edukacja ekologiczna
optymalizacja jakości

Opis:

The main topic of this article is based on the fact that environmental education and edification have got an irreplaceable and preferred position within the framework of a sustainable socio-economic development. Environmental education, which is performed at technical universities, has to offer professional and methodical knowledge concerning questions of environment for students of various technical branches. This education is performed in such way that the graduates, after entering the practical professional life, will be able to participate in solutions to the new actual problems that are related to environment and its protection, as well. Nowadays, during the educational process it is also necessary to introduce technical development in a more extended rate. Taking into consideration the above-mentioned facts it is possible to say that the educational support for environmental studies is a relevant aspect, which should be integrated into the university educational process. It is a positive development trend that greater emphasis is focused on the quality of university education for the environmental engineers. Our society requires an increasing number of environmentally educated engineers who are able to participate in qualitative academic preparation, i.e. the so-called environmentalists. But the worldwide phenomena of technical development and globalization also pose high claims for quality of their preparations including devices and computers skills. The Department of Process and Environmental Engineering at the Faculty of Mechanical Engineering, Technical University in Košice, the Slovak Republic is the institution specified and intended for quality optimisation. This Department introduced into the study programmes (“Environmental Management” and “Technology of Environmental Protection”) study subjects with software support, which are oriented towards the indoor and outdoor environment and in this way the Department of Process and Environmental Engineering is integrated intensively and effectively into the area of the environmental education and edification with regard to the requirement of sustainable quality.

Źródło:

Production Engineering Archives; 2015, 9, 4; 13-16
2353-5156
2353-7779

Pojawia się w:

Production Engineering Archives

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 99.

Tytuł:

Temperature Monitoring during Focused Ultrasound Treatment by Means of the Homodyned K Distribution

Autorzy:

Byra, M.
Kruglenko, E.
Gambin, B.
Nowicki, A.

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/1032313.pdf

Data publikacji:

2017-06

Wydawca:

Polska Akademia Nauk. Instytut Fizyki PAN

Tematy:

temperature monitoring
homodyned K distribution
focused ultrasound

Opis:

Temperature monitoring is essential for various medical treatments. In this work, we investigate the impact of temperature on backscattered ultrasound echo statistics during a high intensity focused ultrasound treatment. A tissue mimicking phantom was heated with a spherical ultrasonic transducer up to 56°C in order to imitate tissue necrosis. During the heating, an imaging scanner was used to acquire backscattered echoes from the heated region. These data was then modeled with the homodyned K distribution. We found that the best temperature indicator can be obtained by combining two parameters of the model, namely the backscattered echo mean intensity and the effective number of scatterers per resolution cell. Next, ultrasonic thermometer was designed and used to create a map of the temperature induced within the tissue phantom during the treatment.

Źródło:

Acta Physica Polonica A; 2017, 131, 6; 1525-1528
0587-4246
1898-794X

Pojawia się w:

Acta Physica Polonica A

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce

Skocz do pozycji: 100.

Tytuł:

Analysis of Tourism Service Quality in Kołobrzeg Region by Means of Time Series Models

Autorzy:

Dłubakowska-Puzio, Ewa K.
Karpuk, Michał
Puzio, Kamil

Powiązania:

https://bibliotekanauki.pl/articles/633129.pdf

Data publikacji:

2012-12-01

Wydawca:

Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego

Opis:

The aim of the given paper is to present the analysis of tourism services by means of time series models and forecasting of evaluation of tourism services. Tourism services are analysed according to various parameters: hotel stay price, hotel services quality (such as cleanness of rooms, check-in, information provision etc.), catering quality and medical service quality. The research has been undertaken on the basis of responses of foreign guests of 13 hotels in Kołobrzeg region taken from 1400 questionnaires divided according to age and sex of respondents. Various econometric models were used for the analysis of statistic regularities. First, customers evaluated quality of their stay in hotels. These data were examined during the 2006-2009 time period as a stochastic process. It was found that the processes are nonstationary, that is why the ARIMA (1,1,1) model was used in the study. On the basis of the analyses and prognoses one can deduce that models of time series make it possible to estimate a tendency that occurs for an analysed parameter, however misprediction is quite possible to appear (up to 30 %). Similar results were achieved during the analysis of evaluation of hotel stay quality on the basis of sex of respondents. One should point out that an average value of male evaluation rate is higher than an average value of female evaluation rate. Time series for analysed variables were integrated into level I(1). A certain co-integrational connection was found between the evaluation of hotel stay and number of stays in a given hotel, where tourists that have already visited a given hotel for several times presumably give a high evaluation rate of hotel stay quality. The result of the analysis of long-term relation between hotel stay and duration of check-in is presented in high mutual dependence of hotel evaluation rate on evaluation of check-in duration. A hotel stay price influences hotel stay evaluation in a negative way, but catering and medical services are considered as standard and do not have any particular influence on hotel stay evaluation. The undertaken study shows that methods that take into account time series can be successfully used in analysis of parameters of tourist comfort and in evaluation of hotel services.

Źródło:

Comparative Economic Research. Central and Eastern Europe; 2012, 15, 4; 31-44
1508-2008
2082-6737

Pojawia się w:

Comparative Economic Research. Central and Eastern Europe

Dostawca treści:

Biblioteka Nauki

/5

Artykuł

Zmień widok

• na półce