- Autor
- Trzęsiok Michał (The Karol Adamiecki University of Economics in Katowice, Poland)
- Tytuł
- On Some Properties of Support Vector Clustering
- Źródło
- Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica, 2009, t. 228, s. 221-228, tab., wykr., bibliogr. 6 poz.
- Tytuł własny numeru
- Multivariate Statistical Analysis : Statistical Inference, Statistical Models and Applications
- Słowa kluczowe
- Taksonomia, Metody taksonomiczne, Algorytmy
Taxonomy, Taxonomic methods, Algorithms - Uwagi
- summ., streszcz.
- Abstrakt
- Celem referatu jest przedstawienie analizy wybranych formalnych własności taksonomicznej metody wektorów nośnych (SVC). Wyniki dotyczące nowej metody SVC zestawiono i porównano z własnościami innych znanych metod taksonomicznych. Ponieważ na ogół nie jest możliwe wskazanie, która z metod taksonomicznych daje najlepsze rezultaty, stojąc wobec konkretnego problemu, badacz musi dokonywać wyboru metody w oparciu o wiedzę dotyczącą ich własności. Zadaniem badacza jest wtedy ustalenie preferencji w zbiorze własności metod by następnie użyć ich przy doborze odpowiedniego narzędzia. Wiedza dotycząca formalnych własności metod taksonomicznych jest w referacie rozszerzona o nową- taksonomiczną metodę wektorów nośnych. (abstrakt oryginalny)
The aim of this paper is to analyse the relatively new clustering method - Support Vector Clustering (SVC) in terms of fulfilling admissibility conditions. The alts are compared within a group of four other clustering methods. Since it is not possible to assess which clustering method is the "best" in general, given a specific problem the user can decide which method to apply considering some properties of clustering methods, known as admissibility conditions. This paper expands 'knowledge about the properties of clustering methods with the properties of SVC. (original abstract) - Dostępne w
- Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Krakowie
Biblioteka Szkoły Głównej Handlowej w Warszawie
Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Katowicach
Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Poznaniu
Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu - Bibliografia
-
- Ben-Hur A., Horn D., Siegelman H.T., Vapnik V. (2001), Support Vector Clustering. Journal of Machine Learning Research, 2, 125-137.
- Fisher L., Van Ness J.W. (1971), Admissible Clustering Procedures, Biometrika, 58,91-104.
- Fisher L., Van Ness J.W. (1973), Admissible Clustering Procedures, Biometrika, 60, 422-424.
- Schölkopf В., Smola A. (2002), Learning with Kernels. Support Vector Machines, Reglarization, Optimization, and Beyond, MIT Press, Cambridge.
- Vapnik V. (1998), Statistical Learning Theory, John Wiley & Sons, N.Y.
- Walesiak M. (2004), Clustering methods (in polish). In: Gatnar E., Walesiak M. (eds.), The Methods of Multivariate Statistical Analysis in Marketing Research, Wrocław University of Economics Publishing House, Wrocław, 316-350.
- Cytowane przez
- ISSN
- 0208-6018
- Język
- eng
