Czasopismo
Tytuł artykułu
Autorzy
Warianty tytułu
Approach Divisive Clustering Into Symbolic Objects Classification
Języki publikacji
Abstrakty
W artykule zostanie przedstawiona analiza skupień (divisive clustering) dla symbolicznej macierzy danych oraz przykład jej zastosowania do klasyfikacji obiektów symbolicznych opracowany za pomocą programu Sodas. Omawiana metoda to hierarchiczna metoda podziału. Polega na tym, aby z rozpatrywanego zbioru obiektów wydzielić możliwie jednorodne podzbiory (skupienia), zapewniając jednocześnie jak największe zróżnicowanie tych podzbiorów między sobą. Proces podziału zbioru obiektów zatrzymywany jest po określonej przez użytkownika liczbie skupień, a jego rezultatem jest drzewo, w którym każdy węzeł reprezentuje skupienie. (fragment tekstu)
The article presents divisive clustering method for symbolic data array. This is a hierarchical clustering method. Its main aim is division of the set of symbolic objects for K separate clusters, inside which objects are as homogeneous as possible, however each cluster is as different as possible. K is the number of clusters given as input by the user. As a summary they present an example worked out by Sodas v. 1.2 programme. (original abstract)
Rocznik
Tom
Strony
237--245
Opis fizyczny
Twórcy
autor
- Gimnazjum nr 20 w Katowicach
Bibliografia
- Bock H.H., Diday E. (2000), Analysis of Symbolic Data, Springer-Verlag, Berlin, s. 294-311.
- Chavent M., Touati M. (2001), A Divisive and Clustering Method, Sodas-school, France.
- Chavent M. (1997), Analyse de données symboliques. Une méthode divisive de classification, praca doktorska, Université Paris IX Dauphine.
- Diday E. (2002), An introduction to Symbolic Data Analysis and the Sodas software, "The Electronic Journal of Symbolic Date Analysis", lipiec, nr 1.
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikatory
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.ekon-element-000171558402