PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
2007 | 206 Methods of Multivariate Statistical Analysis and Their Applications | 177--187
Tytuł artykułu

Comparative Assessment of Some Selected Methods of Determining the Number of Clusters in a Data Set

Warianty tytułu
Ocena porównawcza wybranych metod wyznaczających ilość skupień w zbiorze danych
Języki publikacji
EN
Abstrakty
Artykuł niniejszy jest próbą oceny porównawczej algorytmu wyznaczającego ilość skupień w zbiorze danych, zaproponowanego przez autora, z innymi metodami wyznaczania ilości skupień. Algorytm autora oparty jest na porównaniu pseudodystrybuant pewnej zmiennej losowej dla różnych ilości skupień. Ta zmienna losowa jest zdefiniowana w następujący sposób. Dla ustalonego rozmiaru okna losujemy ze zbioru danych K różnych punktów i dla każdego z tych punktów znajdujemy odpowiadający mu punkt graniczny w procedurze średniego przesunięcia próby. Następnie sprawdzamy, czy odległość (np. euklidesowa) pomiędzy każdą parą punktów granicznych jest większa od rozmiaru okna. Analogicznie wyznaczamy pseudodystrybuanty dla różnych ilości K skupień. Ze wszystkich dystrybuant za prawidłowo określającą ilość skupień uznajemy tę, która odpowiada ostatniej (względem K) krzywej, posiadającej fazę poziomą. Inne metody określania liczby skupień w zbiorze danych są porównane z zaproponowanym algorytmem na przykładach kilku dwuwymiarowych zbiorów danych dla dwóch, diametralnie różnych w naturze, metod konstruowania skupień. (abstrakt oryginalny)
EN
This paper is an attempt to compare the performance of an algorithm for determining the number of clusters in a data set proposed by the author with other methods of determining the number of clusters. The idea of the new algorithm is based on the comparison of pseudo cumulative distribution functions of a certain random variable. For a fixed window size we draw K different points and for every point we find the corresponding limiting point in the mean shift procedure. Then we check if the distance (e.g. Euclidean) between every pair of the limiting points is greater than the window size. Analogously we determine the pseudo cumulative distribution functions for different numbers K of clusters. Out of all pseudo cumulative distribution functions we pick the proper one i.e. the "last one" (with respect to K) which has a horizontal phase. Other methods of determining the number of clusters in a data set are compared with the proposed algorithm in a number of examples of two dimensional data sets for different clustering methods (k-means clustering and minimum distance agglomeration). (original abstract)
Twórcy
  • University of Lodz, Poland
Bibliografia
  • Comaniciu D., Meer P. (1999), Mean Shift Analysis and Applications, IEEE Int. Conf. Computer Vision (ICCV'99), Kerkyra, Greece, 1197-1203.
  • Gordon A. D. (1999), Classification, Chapman & Hall, New York.
  • Sugar С. A., James G. M. (2003), Finding the Number of Clusters in a Dataset: An Information - Theoretic Approach, JASA, 98, 750-763.
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikatory
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.ekon-element-000171230727

Zgłoszenie zostało wysłane

Zgłoszenie zostało wysłane

Musisz być zalogowany aby pisać komentarze.
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.