Problem doboru zmiennych w podejściu modelowym w analizie skupień

• Autorzy: Ewa Witek

Warianty tytułu

Variable Selection for Model-based Clustering

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

W artykule dokonane zostanie porównanie wyników klasyfikacji w przypadku wykorzystania wszystkich zmiennych oraz po dokonaniu ich wstępnej selekcji za pomocą strategii przeszukiwania zachłannego (greedy search) oraz metody HINoV. (fragment tekstu)

EN

We propose a variable selection for model-based clustering using greedy search algorithm. At each stage it searches for the variable to add that most improves the clustering as measured by BIC. As a result the best combination of number of groups and clustering model is chosen (two nested subsets of variables are recast as a model comparison problem). We compare variable selection using greedy search algorithm with a HINoV method of variable selection. (original abstract)

Słowa kluczowe

PL

Analiza skupień; Dobór zmiennych; Algorytmy

EN

Cluster analysis; Variables selection; Algorithms

• Czasopismo: Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu. Taksonomia
• Rocznik: 2009
• Tom: 16
• Numer: nr 47 Klasyfikacja i analiza danych - teoria i zastosowania
• Strony: 283--290

Twórcy

autor

Ewa Witek

• Akademia Ekonomiczna im. Karola Adamieckiego w Katowicach

Bibliografia

• Carmone F.J., Kara A., Maxwell S. (1999), HINoV: a new method to improve market segment definition by identifying noisy variables, "Journal of Marketing Research", November, no 36, s. 501-509.
• Fraley C., Raftery A.E. (2002), Model-based clustering, discriminant analysis, and density estimation, "Journal of the American Statistical Association" no 97, s. 611-631.
• Hubert L.J., Arabie P. (1985), Comparing partitions, "Journal of Classification" no 1, s. 193-218.
• Kass R.E., Raftery A.E. (1995), Bayes factors, "Journal of the American Statistical Association" no 90, s. 773-795.
• Raftery A.E., Dean N. (2006), Variable selection for model-based clustering, "Journal of the American Statistical Association" no 101, s. 168-178.
• Schwarz G. (1978), Estimating the dimension of a model, "The Annals of Statistics" no 6, s. 461-464.
• Walesiak M. (2005), Wybór zmiennych w zagadnieniu klasyfikacji - podejścia, problemy, metody, Plenarne posiedzenie Komitetu Statystyki i Ekonometrii PAN, 15 marca, Wrocław.
• Witek E. (2008), Metoda taksonomii oparta na modelach mieszanych, [w:] Taksonomia 15, red. K. Jajuga, M. Walesiak, Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu nr 1207, UE, Wrocław, s. 199-206.