Informacja

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

Wyszukujesz frazę "analiza skupień metodą k-średnich" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-6 z 6
Tytuł:
Zaburzenia odżywiania – dylematy diagnozy
Eating disorders – dilemmas of subtyping
Autorzy:
Pilecki, Maciej Wojciech
Sałapa, Kinga
Józefik, Barbara
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/944624.pdf
Data publikacji:
2014
Wydawca:
Medical Communications
Tematy:
subtyping
anorexia
data mining
k-mean cluster analysis
bulimia
analiza skupień metodą k-średnich
typy diagnoz
eksploracja danych
jadłowstręt
Opis:
The aim of this study was to present the dilemmas in the diagnosis of eating disorders on an example of division of a group of girls with diagnosed eating disorders on the basis of the self-assessment questionnaire results which provides an alternative to the clinical criteria. The study covered 116 girls diagnosed with any of the eating disorders according to DSM-IV consulted for the first time between 2002 and 2004 in the outpatient clinic of the Child and Adolescent Psychiatry Unit, University Hospital in Cracow, Poland. Due to statistical limitations of the model only dependent variables such as self-assessment of the presence of depressive symptoms (measured by Beck Depression Questionnaire, BDI), eating attitudes (measured using Eating Attitudes Test, EAT26), self-image (Social Self from Offer’s Self-Image Questionnaire, JaSpoł QSIA) and family relations (Intimacy scale from the Family of Origin Scale, INT FOS) were subjected to k-means cluster analysis. The conducted analyses led to the emergence of five clusters which did not correspond to the division into particular clinical diagnoses. All the clusters turned out to differ from one other in the context of the results of their constituent questionnaire scales. Cluster One proved to characterise individuals with self-assessed low severity of eating problems and depression and a favourable image of their social functioning and family relations. The interaction observed in Cluster Five was the opposite. The majority of the patients in Cluster One were diagnosed with restrictive anorexia, while in Cluster Five with bulimia. Cluster Three turned out to be most different from the others. Positive self-image and family relations were accompanied by high self-assessed severity of eating problems and low depression. The obtained results indicate that the clinical division of eating disorders proposed in ICD and DSM is not the only possible. Other ways of grouping patients may be of interest not only cognitively but may also have some clinical value.
Celem badania było przedstawienie dylematów dotyczących diagnozy zaburzeń odżywiania się na przykładzie alternatywnego do kryteriów klinicznych podziału grupy dziewcząt z rozpoznaniem tych zaburzeń, uwzględniającego wyniki kwestionariuszy samooceny. Badaniem objęto 116 dziewcząt z rozpoznaniem któregoś z zaburzeń odżywiania się według DSM-IV, konsultowanych po raz pierwszy w latach 2002–2004 w ambulatorium Oddziału Klinicznego Psychiatrii Dzieci i Młodzieży Szpitala Uniwersyteckiego w Krakowie. Z uwagi na ograniczenia statystyczne modelu jedynie zmienne zależne, takie jak: samoocena obecności objawów depresyjnych (Kwestionariusz Depresji Becka, BDI), samoocena obecności problemów z odżywianiem się (Kwestionariusz Postaw wobec Odżywiania, EAT26), obraz siebie (Ja Społeczne Kwestionariusza Obrazu Siebie Offera, JaSpoł QSIA) i relacje rodzinne (skala Intymności Skali Rodziny Pochodzenia, INT FOS), zostały poddane analizie skupień metodą k-średnich. Przeprowadzone analizy doprowadziły do wyłonienia pięciu skupień niepokrywających się z podziałem na poszczególne diagnozy kliniczne. Wszystkie skupienia różnią się wynikami tworzących je skal kwestionariuszowych. Pierwsze skupienie okazało się charakteryzować osoby o niskim w swojej ocenie nasileniu występowania problemów z odżywianiem się i depresyjności oraz korzystnym obrazie swojego funkcjonowania społecznego i relacji rodzinnych. Zależność obserwowana w skupieniu 5. była odwrotna. Przeważająca liczba pacjentek w skupieniu 1. miała rozpoznaną anoreksję restrykcyjną, a w skupieniu 5. bulimię. Najbardziej odmienne od pozostałych okazało się skupienie 3. Pozytywnemu obrazowi siebie, relacji rodzinnych w badanych obszarach towarzyszyło duże nasilenie występowania problemów z odżywianiem się i niskie depresyjności w samoocenie. Otrzymane wyniki wskazują, iż podział kliniczny zaburzeń odżywania się proponowany w ICD i DSM nie jest jedynym możliwym. Inne sposoby porządkowania pacjentów nie tylko mogą być interesujące poznawczo, ale też mają pewną wartość kliniczną.
Źródło:
Psychiatria i Psychologia Kliniczna; 2014, 14, 2; 77-83
1644-6313
2451-0645
Pojawia się w:
Psychiatria i Psychologia Kliniczna
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
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
Artykuł
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
Artykuł
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
Artykuł
Tytuł:
Women’s Economic Inactivity and Age. Analysis of the Situation in Poland and the EU
Bierność zawodowa kobiet a wiek. Analiza sytuacji w Polsce i UE
Autorzy:
Matuszewska-Janica, Aleksandra
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/654610.pdf
Data publikacji:
2018
Wydawca:
Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
Tematy:
rynek pracy
bierność zawodowa kobiet
analiza skupień
metoda k-średnich
labour market
female economic inactivity
cluster analysis
k-mean method
Opis:
Grupa kobiet biernych zawodowo charakteryzuje się znaczną heterogenicznością. Jednym z czynników różnicujących tę grupę są powody pozostawania poza rynkiem pracy. Zależą one między innymi od wieku czy poziomu wykształcenia. Dodatkowo istnieje duża niejednorodność geograficzna przyczyn bierności zawodowej. Stąd nasunęły się dwa pytania: 1) „jak znaczna jest niejednorodność geograficzna powodów pozostawania poza rynkiem pracy na obszarze Unii Europejskiej?”, 2) „czy to zróżnicowanie geograficzne zmienia się w czasie?”. Celem prezentowanej analizy była klasyfikacja państw UE ze względu na przyczyny bierności zawodowej kobiet w różnych grupach wiekowych. Analiza została przeprowadzona z wykorzystaniem metody k‑średnich. Dane wykorzystane w analizie pochodzą z ogólnodostępnych baz danych Eurostatu, z Badania Aktywności Ekonomicznej Ludności (EU‑Labour Force Survey). Ocena tendencji związanych z biernością zawodową w grupach wiekowych została przygotowana na bazie danych obejmujących okres 2000–2016. Z kolei analiza skupień została przeprowadzona dla danych z lat 2006, 2010 i 2014. Uzyskane wyniki potwierdziły znaczne zróżnicowanie państw UE ze względu na przyczyny bierności zawodowej kobiet w różnych grupach wiekowych. Dodatkowo ta różnorodność geograficzna zmienia się w czasie. Największe podobieństwo klasyfikacji między poszczególnymi okresami uzyskano dla grupy wiekowej 50–64 lata, a najmniejsze dla grupy 25–49 lat. Ponadto w analizowanym okresie zauważalne jest znaczne zmniejszanie się zjawiska bierności zawodowej w grupie najstarszych osób. Z kolei w grupie najmłodszej, obejmującej osoby do 25. roku życia, tendencje są odwrotne – udział pozostających poza rynkiem pracy zwiększa się.
The group of economically inactive women is heavily diversified. The reasons for staying outside the labour market are the important factors that differentiate this group. They depend on the age or level of education among others. In addition, there is great geographical heterogeneity of the reasons for economic inactivity. Hence, two questions arise. Firstly, how significant is the geographical diversity of the reasons for staying outside the labour market in the European Union? Secondly, have these geographical differences been changing over time? The main aim of the analysis is the classification of the EU countries taking into consideration reasons for women’s economic inactivity in different age groups. The analysis is carried out applying descriptive statistics and the k‑means method. The data are taken from the publicly available Eurostat’s Labour Force Survey datasets. The study of general tendencies in women’s economic inactivity covers the years 2000–2016. In turn, cluster analysis was carried out for data from 2006, 2010 and 2014. The obtained results confirmed significant diversity of the EU states. In addition, this geographical diversity has been changing over time. We receive the greatest similarity of classification obtained for different periods for the 50–64 age group and the smallest for the 25–49 age group. Moreover, there are noticeable tendencies of a significant decrease in the share of the economically inactive in the group of the oldest individuals (aged 50–64) in the sample. On the other hand, in the youngest group (individuals aged under 25), there are opposite tendencies observed – the share of those who remain outside the labour market increases.
Źródło:
Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica; 2018, 5, 338; 57-80
0208-6018
2353-7663
Pojawia się w:
Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
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
Artykuł
    Wyświetlanie 1-6 z 6

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