Wybór wartości parametrów przez walidację wyników klasyfikacji taksonomicznej metody wektorów nośnych

• Autorzy: Michał Trzęsiok

Warianty tytułu

On Parameter Selection and Validation of Support Vector Clustering

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

W niniejszej pracy przedstawiono propozycję wykorzystania jednej z metod walidacji wyników klasyfikacji – analizy replikacji – jako kryterium wyboru wartości kluczowych parametrów taksonomicznej metody wektorów nośnych. (fragment tekstu)

EN

Support Vector Clustering (SVC) is a new method for unsupervised classification. The advantage of this method is that no prior assumptions about the number or the shape of clusters are required. The choice of two parameters: the soft margin constant and the Gaussian kernel parameter, is crucial to the clustering solutions. In the paper the validation of SVC based on resampling techniques is pro¬posed as a method for a parameter selection. The method was illustrated on benchmark data set from R package cluster Sim. (original abstract)

Słowa kluczowe

PL

Walidacja; Taksonomia; Analiza skupień; Analiza danych

EN

Validation; Taxonomy; Cluster analysis; Data analysis

• Czasopismo: Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu. Taksonomia
• Rocznik: 2008
• Tom: 15
• Numer: nr 7 (1207) Klasyfikacja i analiza danych - teoria i zastosowania
• Strony: 354--363

Twórcy

autor

Michał Trzęsiok

• Akademia Ekonomiczna im. Karola Adamieckiego w Katowicach

Bibliografia

• Ben-Hur A., Horn D., Siegelman H. T., Vapnik V. (2001), Support Vector Clustering, „Journal of Machine Learning Research", 2, s. 125-137.
• Mucha H.-J. (2007), On Validation of Hierarchical Clustering, [w:] Advances in Data Analysis, red. R. Decker, H.-J. Lenz, Springer Verlag, Berlin, s. 115-122.
• Scholkopf B., Smoła A.J. (2002), Learning with Kernels. Support Vector Machines, Regularization, Optimization, and Beyond, MIT Press, Cambridge.
• Trzęsiok M. (2004), Analiza wybranych własności metody dyskryminacji wykorzystującej wektory nośne, [w:] Postępy ekonometrii, red. A.S. Barczak, AE, Katowice.
• Vapnik V. (1998), Statistical Learning Theory, John Wiley & Sons, New York.