Informacja

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

Wyszukujesz frazę "indeks Calińskiego-Harabasza" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-2 z 2
Tytuł:
Zastosowanie analizy skupień do konstruowania portfeli akcji na WGPW
Autorzy:
Korzeniewski, Jerzy
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/580625.pdf
Data publikacji:
2017
Wydawca:
Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
Tematy:
portfel inwestycyjny
metoda k-średnich
metoda PAM
metoda aglomeracyjna
indeks Calińskiego-Harabasza
wskaźnik Sharpa
Opis:
Metody analizy skupień zastosowane do konstruowania portfeli papierów wartościowych mogą być konkurencyjne dla innych, bardziej tradycyjnych, metod badania ryzyka inwestycyjnego. Takie wnioski można wyciągnąć z badań amerykańskiego rynku kapitałowego z początku XXI wieku (por. [Marvin 2015; Craighead, Klemesrud 2002]). W artykule są przedstawione badania możliwości zastosowania metod analizy skupień na warszawskim rynku GPW. Badanie ma na celu zbadanie racjonalności stosowania tej grupy metod pod kątem możliwości wyboru optymalnych metod grupowania spółek niezależnie od koniunktury giełdowej, optymalnego typu danych opisujących notowania spółek, sensu przenoszenia wzorców ustalonych na rynku amerykańskim na rynek warszawski. Badanie zostało przeprowadzone na notowaniach z pięciu ostatnich lat, w okresach reprezentujących różne poziomy koniunktury giełdowe. Zbadano kilka metod grupowania danych od metod partycjonujących (k-średnich oraz PAM) do metod aglomeracyjnych.
Źródło:
Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu; 2017, 468; 108-115
1899-3192
Pojawia się w:
Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Indeks wyboru liczby skupień w zbiorze danych
Index of the Choice of the Number of Clusters
Autorzy:
Korzeniewski, Jerzy
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/422648.pdf
Data publikacji:
2014
Wydawca:
Główny Urząd Statystyczny
Tematy:
analiza skupień
liczba skupień w zbiorze danych
indeks Calińskiego-Harabasza
indeks Gap
cluster analysis
number of clusters In a data set
Caliński-Harabasz index
Gap index
Opis:
W artykule zaproponowany jest nowy indeks wyznaczający liczbę skupień w zbiorze danych opisanych przez zmienne ciągłe. Indeks oparty jest na wielostopniowym dzieleniu zbioru danych (lub jego części) na dwa skupienia i sprawdzaniu czy podział taki należy zachować czy pominąć. Kryterium sprawdzającym jest indeks Randa przy pomocy którego oceniana jest zgodność podziału pierwotnego na dwa skupienia z podziałem na dwa skupienia zbioru węższego, składającego się ze skupienia mniejszego z podziału pierwotnego i 1/3 skupienia większego z podziału pierwotnego. Podziały dokonywane są przy pomocy metody k-średnich (dla k=2) z wielokrotnym losowym wyborem punktów startowych. Efektywność nowego indeksu została zbadana w obszernym eksperymencie na kilku tysiącach zbiorów danych wygenerowanych w postaci struktur skupień o różnej liczbie zmiennych, skupień, względnej liczebności skupień i różnych wariantach skorelowania zmiennych wewnątrz skupień. Ponadto, zmienny był również stopień separowalności skupień – kontrolowany według algorytmu OCLUS. Podstawą oceny efektywności było porównanie z dwoma innymi indeksami liczby skupień, mającymi w literaturze przedmiotu opinię jednych z najlepszych spośród dotychczas opracowanych tj. indeksem Calińskiego-Harabasza oraz indeksem Gap. Efektywność zaproponowanego indeksu jest znacznie wyższa od obu konkurencyjnych indeksów w przypadkach niezbyt wyraźnej struktury skupień.
In the article a new index for determining the number of clusters in a data set is proposed. The index is based on multiple division of the data set (or a part of it) into two clusters and checking if this division should be retained or neglected. The checking criterion is the Rand index by means of which the extent to which the primary division and the secondo division of the narrower subset consisting of the smaller cluster from the primary division and 1/3 of the bigger cluster coincide. The divisions are made by means of the classical k-means (for k=2) with multiple random choice of starting points. The efficiency of the new index was examined in a broad experiment on a couple of thousands of data sets generated to possess cluster structures with different number of variables, clusters, cluster densities and different variants of within cluster correlation. Moreover, the cluster overlap controlled according to the OCLUS algorithm was also varied. A basis for efficiency assessment was the comparison with two other leading indices i.e. Caliński-Harabasz index and the Gap index. The efficiency of the new index proposed is higher than that of the competition when the cluster structure is not very distinct.
Źródło:
Przegląd Statystyczny; 2014, 61, 2; 169-180
0033-2372
Pojawia się w:
Przegląd Statystyczny
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-2 z 2

    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