Problemy w klasyfikacji obiektów symbolicznych : symboliczne miary odległości

• Autorzy: Justyna Wilk

Warianty tytułu

Difficulties in Clustering of Symbolic Objects : Symbolic Dissimilarity Measures

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

Analiza skupień umożliwia podział zbioru obiektów na względnie jednorodne klasy, zawierające obiekty podobne ze względu na wartości zmiennych. Kluczową rolę w procesie analitycznym odgrywa pomiar podobieństwa obiektów. Stosowanie konkretnych konstrukcji miar odległości jest uzależnione do metody klasyfikacji oraz rodzaju zmiennych poddanych analizie. W literaturze zaproponowano wiele miar podobieństwa obiektów opisanych zmiennymi klasycznymi, tj. mierzonymi na mocnych lub słabych skalach pomiaru. Sytuacja komplikuje się, gdy w zbiorze zmiennych charakteryzujących obiekty znajdują się zmienne symboliczne. Nie realizują one bowiem postulatu atomowości, mogą przyjmować więcej niż jedną wartość (kategorię) dla pojedynczego obiektu, postać listy kategorii (wartości) z wagami, przedziałów klasowych lub być powiązane zależnościami. Dla tego rodzaju obiektów skonstruowano symboliczne miary odległości. Wyznaczenie macierzy odległości obiektów symbolicznych (OS) może przebiegać na dwa sposoby. Pierwszy sposób polega na zastosowaniu symbolicznych miar odległości. Wybór miary jest determinowany przez charakter zmiennych symbolicznych. Struktura danych symbolicznych powoduje, że do pomiaru ich podobieństwa nie można stosować klasycznych miar odległości (np. odległości euklidesowej czy miejskiej). Stąd drugim sposobem jest przekształcenie danych symbolicznych w klasyczne i zastosowanie klasycznych miar odległości. Transformacja wiąże się tu jednak z utratą informacji, ponieważ zniekształca dane pierwotne, a tym samym negatywnie wpływa na końcowe wyniki analizy. Zastosowanie symbolicznych miar odległości wydaje się więc uzasadnione, ponieważ umożliwiają wykorzystanie w analizie kompletnej informacji o obiektach, opartej na danych pierwotnych, nie-zmodyfikowanych. W artykule zaprezentowano kategorie zmiennych symbolicznych, podstawowe symboliczne miary odległości, zaproponowane przez Gowdę i Didaya, Ichino i Yaguchiego oraz de Carvalho. Podano przykład wyznaczania odległości między obiektami symbolicznymi. (fragment tekstu)

EN

The article presents the symbolic dissimilarity measures appropriated to measure distance between symbolic objects during classification process. Firstly there were presented the types of symbolic variables (with examples) and then symbolic dissimilarity measures according to the symbolic variables type. Finally the example of matching distance between symbolic objects and then cluster analysis was illustrated. (original abstract)

Słowa kluczowe

PL

Klasyfikacja; Metody klasyfikacyjne; Analiza danych; Analiza skupień; Miara odległości; Analiza wielowymiarowa; Analiza statystyczna

EN

Classification; Classification methods; Data analysis; Cluster analysis; Distance measures; Multi-dimensional analysis; Statistical analysis

• Czasopismo: Zeszyty Naukowe / Akademia Ekonomiczna w Poznaniu
• Rocznik: 2006
• Numer: nr 71
• Strony: 69--83

Twórcy

autor

Justyna Wilk

• Akademia Ekonomiczna we Wrocławiu

Bibliografia

• Analysis of Symbolic Data. Exploratory Methods for Extracting Statistical Information from Complex Data, eds H.-H. Bock, E. Diday, Springer Verlag, Berlin-Heidelberg 2000.
• Billard L., Diday E., Symbolic Data Analysis: Definitions and Examples, Centre De Recherche en Mathematiques de la Decision (CEREMADE), 2002, s. 474-478.
• Dudek A., Miary podobieństwa obiektów symbolicznych. Odległość Ichino-Yaguchiego, w: "Prace Naukowe AE we Wrocławiu", "Ekonometria" nr 14, Wrocław 2004, s. 100-106.
• Gordon A.D., Classification, Chapman & Hall/CRC, London 1999, s. 17-22.
• http://www.stat.uga.edu/faculty/LYNNE/tr_symbolic.pdf.
• Malerba D., Esposito F., Gioviale V., Tamma V., Comparing Dissimilarity Measures for Symbolic Data Analysis, "New Techniques and Technologies for Statistics" and "Exchange of Technology and Know-how" (ETK-NTTS'01), 2001, s. 473-481.
• Metody statystycznej analizy wielowymiarowej w badaniach marketingowych, red. E. Gatnar, M. Walesiak, Wydawnictwo AE we Wrocławiu, Wrocław 2004, s. 41-51.
• Walesiak M., Problemy decyzyjne w procesie klasyfikacji zbioru obiektów, "Prace Naukowe AE we Wrocławiu", "Ekonometria" nr 13, Wrocław 2004, s. 52.