- Autor
- Machowska-Szewczyk Małgorzata (Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie)
- Tytuł
- Ocena klas w rozmytej klasyfikacji obiektów symbolicznych
Evaluation of Clusters Obtained by Fuzzy Classification Methods for Symbolic Objects - Źródło
- Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu. Taksonomia (22), 2014, nr 327, s. 210-219, tab., bibliogr. 4 poz.
Research Papers of Wrocław University of Economics - Tytuł własny numeru
- Klasyfikacja i analiza danych - teoria i zastosowania
- Słowa kluczowe
- Analiza danych
Data analysis - Uwagi
- streszcz., summ.
- Abstrakt
- W artykule przedstawiono propozycję oceny wyników klasyfikacji rozmytej, zawartej w pracy Machowskiej-Szewczyk [2013]. Zdefiniowano w tym celu wskaźniki ogólnej niejednorodności danych symbolicznych, heterogeniczności wewnątrz klas oraz między klasami, znaczenie każdej cechy przy tworzeniu danej klasy w klasyfikacji rozmy-tej. Praca jest kontynuacją prowadzonych wcześniej badań nad modyfikacją procedury de Carvalho i de Souza [2010], pozwalającą wykorzystać dany algorytm do utworzenia rozmytej klasyfikacji obiektów symbolicznych(abstrakt oryginalny)
The aim of this work is to present the evaluation proposition of classes of fuzzy classification algorithm. For this purpose overall heterogeneity indexes of symbolic data, intra-cluster heterogeneity and between clusters heterogeneity as well as the importance of every variable in the formation of a given cluster in fuzzy classification were discussed. The work is a continuation of previous studies on the modification of Carvalho and Souza' algorithm [2010] that allows using the algorithm to create a fuzzy classification of symbolic objects.(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
-
- Celeux G., Diday E., Govaert G., Lechevallier Y., Ralambondrainy H. (1989), Classification Automa-tique des Données, Bordas, Paris.
- De Carvalho F.A.T., de Souza R. (2010), Unsupervised pattern recognition models for mixed feature-type symbolic data, Pattern Recognition Letters 31, s. 430-443.
- Guru D.S., Kiranagi B.B., Nagabhushan P. (2004), Multivalued type dissimilarity measure and con-cept of mutual dissimilarity value for clustering symbolic patterns, Pattern Recognition 38, s. 1203-1213.
- Machowska-Szewczyk M. (2013), Klasyfikacja obiektów reprezentowanych przez różnego rodzaju cechy symboliczne, Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu nr 278, Takso-nomia 20, Wydawnictwo UE, Wrocław, s. 290-299.
- Cytowane przez
- ISSN
- 1899-3192
1505-9332 - Język
- pol
