- Autor
- Sokołowski Andrzej (Uniwersytet Ekonomiczny w Krakowie), Czaja Magdalena (Uniwersytet Ekonomiczny w Krakowie)
- Tytuł
- Efektywność metody k-średnich w zależności od separowalności grup
Cluster Separability and the Effectiveness of K-means Method - Źródło
- Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu. Taksonomia (22), 2014, nr 327, s. 23-29, rys., bibliogr. 5 poz.
Research Papers of Wrocław University of Economics - Tytuł własny numeru
- Klasyfikacja i analiza danych - teoria i zastosowania
- Słowa kluczowe
- Analiza skupień, Metoda k-średnich, Efektywność
Cluster analysis, K-means methods, Effectiveness - Uwagi
- streszcz., summ.
- Abstrakt
- W pracy przedstawiono wybrane wyniki badań symulacyjnych dotyczących efektywności metody k-średnich, mierzonej procentem poprawnie zaklasyfikowanych ob-serwacji w zależności od separowalności grup, błędnej specyfikacji liczby skupień oraz obecności obserwacji odstających. Znaleziono analityczną postać funkcji opisującej efek-tywność metody k-średnich przy poprawnym ustaleniu liczby grup.(abstrakt oryginalny)
Selected results of simulation analysis on k-means method effectiveness is pre-sented in the paper. The effectiveness is measured by the percentage of correctly identified observations. The effectiveness has been studied depending on group separability, wrongly identified number of clusters and the presence of outliers. The analytical function describing the effectiveness has been found and estimated.(original abstract) - Dostępne w
- Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Krakowie
Biblioteka SGH im. Profesora Andrzeja Grodka
Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Katowicach
Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Poznaniu
Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu - Pełny tekst
- Pokaż
- Bibliografia
-
- Bock H.-H. (2007), Clustering methods: A history of k-means algorithms, [w:] Selected Contributions in Data Analysis and Classification, Springer, Berlin - Heidelberg, s. 161-172.
- Jain A.K. (2010), Data clustering: 50 years beyond k-means, Pattern Recognition Letters, 31 sierpnia, s. 651-666.
- Lloyd S. (1982), Least squares quantization in PCM, IEEE Trans. Inform. Theory, 28, s. 129-137.
- MacQueen J. (1967), Some methods for classification and analysis of multivariate observations, Fifth Berkeley Symposium on Mathematics, Statistics and Probability. University California Press, s. 281-297.
- Steinhaus H. (1956), Sur la division des corps materiel en parties, Bull. Acad. Polon. Sci. Cl. III. 4, s. 801-804.
- Cytowane przez
- ISSN
- 1899-3192
1505-9332 - Język
- pol
