PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
2013 | 286 Methods and Applications of Multivariate Statistical Analysis | 205--213
Tytuł artykułu

Cluster Analysis - Symbolic vs. Classical Data

Warianty tytułu
Analiza skupień - dane symboliczne a dane klasyczne
Języki publikacji
EN
Abstrakty
Celem artykułu jest usystematyzowanie wiedzy na temat analizy skupień w zależności od rodzaju danych empirycznych opisujących problem badawczy. W artykule zaprezentowano cele analizy skupień, dokonano klasyfikacji metod analizy skupień, porównano metody taksonomii numerycznej i symbolicznej. Omówiono także specyfikę danych symbolicznych w odniesieniu do danych w ujęciu klasycznym oraz ich źródła w badaniach ekonomicznych. Wskazano metody statystyczne, jakie mają zastosowanie w analizie danych klasycznych i symbolicznych na każdym etapie procedury klasyfikacji. (abstrakt oryginalny)
EN
Clustering problem is addressed in many contexts and disciplines. Although there are numerous studies on cluster analysis, there is a lack of a review to complete and systematize knowledge of research approach depending on data form. The paper presents a concept of clustering, classifications of cluster analysis methods, comparison of numerical and symbolic taxonomy, specificity of symbolic data as regards classical data, methods of numerical and symbolic data analysis applicable in clustering procedure. (original abstract)
Twórcy
autor
  • Wrocław University of Economics, Poland
  • Wrocław University of Economics, Poland
Bibliografia
  • Anderberg M.R. (1973), Cluster Analysis for Applications, Academic Press Inc., New York.
  • Bock H.H., Diday E. (Eds.) (2000), Analysis of Symbolic Data. Exploratory Methods for Extracting Statistical Information from Complex Data, Springer- Verlag, Berlin-Heidelberg.
  • Diday E., Noirhomme-Fraiture M. (Eds.) (2008), Symbolic Data Analysis and the SODAS Software, Wiley, Chichester.
  • Everitt B.S., Landau S., Leese M. (2001), Cluster Analysis, Fourth Edition, Arnold, London.
  • Gatnar E. (1998), Symboliczne metody klasyfikacji danych, PWN, Warszawa.
  • Gordon A.D. (1999), Classification, Chapman & Hall, London-New York-Washington.
  • Grabiński T. (1992), Metody taksonometrii, Wyd. AE w Krakowie, Kraków.
  • Hair J.F., Black W.C., Babin B.J, Anderson R.E., Tatham R.L. (2006), Multivariate Data Analysis, Pearson Prentice Hall, New Jersey.
  • Jain A.K., Murty M.N., Flynn P.J. (1999), Data Clustering: A Review, ACM Computer Survey, vol. 31, no. 3, pp. 264-323.
  • Koronacki J., Ćwik J. (2005), Statystyczne systemy uczące się, Wydawnictwa Naukowo-Techniczne, Warszawa.
  • Milligan G.W. (1996), Clustering Validation: Results and Implications for Applied Analyses, In: P. Arabie, L.J. Hubert, G. de Soete (Eds.), Clustering and Classification, World Scientific, Singapore, pp. 341-375.
  • Mynarski S. (2000), Praktyczne metody analizy danych rynkowych i marketingowych, Zakamycze, Kraków.
  • Walesiak M. (1993), Strategie postępowania w badaniach statystycznych w przypadku zbioru zmiennych mierzonych na skalach różnego typu, Badania Operacyjne i Decyzje, no. 1, pp. 71-77.
  • Walesiak M. (2004), Problemy decyzyjne w procesie klasyfikacji zbioru obiektów, In: J. Dziechciarz (Ed.), Ekonometria 13. Zastosowania metod ilościowych, PN AE we Wrocławiu, no. 1010, pp. 52-71.
  • Wilk J. (2010a), Problemy segmentacji rynku z wykorzystaniem metod klasyfikacji i danych symbolicznych, doctoral thesis, Jelenia Góra (unpublished).
  • Wilk J. (2010b), Cluster Analysis Methods in Symbolic Data Analysis, In: J. Pociecha (Ed.), Data Analysis Methods in Economic Investigations, Studia i Prace UE w Krakowie, no. 11, Kraków, pp. 39-54.
  • Wilk J., Pełka M. (2004), Dane symboliczne w zagadnieniu klasyfikacji, In: M. Rószkiewicz (Ed.), Identyfikacja struktur rynkowych: pomiar - modelowanie - symulacja, Monografie i opracowania, no. 533, Of. Wyd. SGH w Warszawie, Warszawa, pp. 103-120.
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikatory
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.ekon-element-000171260843

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.