Wyniki wyszukiwania - BazEkon

1

Ocena wpływu wartości stałej Minkowskiego na możliwość identyfikacji struktury grupowej danych o wysokim wymiarze

100%

Migdał-Najman K.

Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu. Taksonomia

|

2015

|

24

|

nr 384 Klasyfikacja i analiza danych - teoria i zastosowania

192-199

W analizie zróżnicowania jednostek w przestrzeni wielowymiarowej ważny jest wybór odpowiedniej miary odległości. Wybór ten nabiera znaczenia, gdy analizie poddany jest zbiór danych o dużej liczbie jednostek opisanych setkami cech. Najczęściej stosuje się miary odległości oparte na metryce potęgowej. W metryce tej istotny staje się wybór odpowiedniego poziomu stałej Minkowskiego. Celem prezentowanych badań jest ocena wpływu wartości stałej Minkowskiego i wymiaru przestrzeni na możliwą do uzyskania strukturę grupową. W artykule na podstawie przeprowadzonych badań symulacyjnych wykazano, że w przypadku wysokiego wymiaru przestrzeni zastosowanie ułamkowego poziomu wykładnika w normie potęgowej wpływa na możliwość identyfikacji istniejącej struktury grupowej badanych jednostek(abstrakt oryginalny)

2

Propozycja modyfikacji dowolnego indeksu wyznaczającego liczbę skupień w zbiorze danych

100%

Korzeniewski J.

Prace Naukowe Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu. Taksonomia

|

2007

|

14

|

nr 1169 Klasyfikacja i analiza danych - teoria i zastosowania

314-320

Artykuł zawiera propozycję metody wyznaczenia minimalnej liczby skupień w zbiorze danych. Kiedy znamy taką liczbę, możemy zmodyfikować dowolny indeks, uznając za właściwą liczbę skupień tę, którą wskazuje indeks pod warunkiem, że jest ona nie mniejsza od znalezionej minimalnej liczby skupień. Jeśli jest mniejsza, to za właściwą liczbę skupień uznajemy znalezioną minimalna liczbę skupień. Metoda oparta jest na analizie rozkładu odległości pomiędzy dwoma elementami zbioru danych i wymaga tylko znajomości wszystkich par odległości w danym zbiorze, czyli macierzy odległości. W tekście przedstawiono sformułowanie metody oraz jej ocenę za pomocą eksperymentu, w którym badany jest odsetek poprawionych wskazań dla zbiorów z przestrzeni euklidesowych wygenerowanych z zastosowaniem programu CLUSTGEN. (fragment tekstu)

3

Metody analizy skupień w klasyfikacji markerów map Google

100%

Dudek A.

Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu. Taksonomia

|

2014

|

22

|

nr 327 Klasyfikacja i analiza danych - teoria i zastosowania

229-236

Klasyfikacja markerów na mapach Google jest ciekawym przykładem zasto-sowań algorytmów analizy skupień, w którym ostateczna liczba otrzymanych skupień jest wynikową nie tylko założeń wstępnych i zastosowanego algorytmu, ale również skali, w której jest wyświetlana mapa. Ostatecznym celem klasyfikacji nie jest wyłącznie otrzy-manie względnie homogenicznych skupień, ale również zapobieganie zjawisku "zlewania się" markerów na mapie. W artykule zaproponowano modyfikację klasycznego algorytmu k-średnich, uwzględniającą odległość między punktami opisanymi szerokością i długością geograficzną, opisano zagadnienie powiązania skali, w jakiej mapa jest wyświetlana, z otrzymaną strukturą klas oraz zaproponowano algorytm przydziału punktów do zadanej trasy na podstawie odległości od niej.

4

Modyfikacja metody HINoV selekcji zmiennych w analizie skupień

100%

Korzeniowski J.

Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu. Taksonomia

|

2013

|

20

|

nr 278 Klasyfikacja i analiza danych - teoria i zastosowania

93-100

Metoda HINoV selekcji zmiennych w analizie skupień jest znana od roku 1999. Oryginalna metoda HINoV jest zupełnie nieodporna na występowanie wśród zmiennych zanieczyszczających strukturę skupień zmiennych skorelowanych jednomodalnych lub równomiernych. Wadę tę próbowano wyeliminować w modyfikacji VS-KM. Częściowo się to udało. W artykule zaproponowana jest prosta modyfikacja polegająca na tym, by dla każdej liczby skupień rozważanej w procedurze replikacji zbadać stabilność podziału zbioru dla obu porównywanych podzbiorów zmiennych (rozłącznych), z których jeden trzeba wybrać. Modyfikacja oceniona jest w obszernym eksperymencie symulacyjnym na 8100 zbiorach danych ze strukturami skupień wygenerowanymi w postaci mieszanin rozkładów normalnych.(abstrakt oryginalny)

5

Propozycja algorytmu samouczenia się sieci neuronowych typu GNG ze zmiennym krokiem uczenia

100%

Najman K.

Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu. Taksonomia

|

2011

|

18

|

nr 176 Klasyfikacja i analiza danych - teoria i zastosowania

282-289

Jednym z kluczowych parametrów procesu samouczenia się sieci neuronowych typu GNG jest szybkość zmiany pozycji w przestrzeni neuronu uczącego się i najbliższego połączonego z nim neuronu. Zależy ona od lokalnego błędu kwantyzacji i stałej nazywanej krokiem uczenia. Stała wartość kroku uczenia w szczególności niepotrzebnie zwalnia proces samouczenia się w początkowej jego fazie. W artykule proponuje się modyfikację algorytmu, wprowadzając zmienny krok uczenia oparty na liniowej funkcji iteracji między kolejnymi fazami wstawiania nowego neuronu do sieci. Przeprowadzone rozważania teoretyczne i eksperymenty symulacyjne potwierdzają zasadność proponowanej zmiany.(abstrakt oryginalny)

6

Asymmetric Distances: Potential Output Structures and Procedures

100%

Owsiński J. W.

Studia i Materiały Polskiego Stowarzyszenia Zarządzania Wiedzą

|

2010

|

31

317-325

Artykuł przedstawia zagadnienie analizy systemów opisanych zasadniczo niesymetrycznymi odległościami w sytuacjach, gdy oczekiwane wyniki zazwyczaj implikują symetrię. Pokazano przykładowe takie sytuacje z punktu widzenia danych wejściowych oraz pożądanych struktur wyników. Te ostatnie są przede wszystkim związane z grupowaniem obiektów i analizą skupień. Zaproponowano pewną konkretną procedurę, i odniesiono się do jej zasadniczych własności. Ponieważ rozpatrywane zagadnienie jest niezmiernie rzadko podejmowane w literaturze przedmiotu, artykuł należy uważać za wprowadzający pewne podstawowe kwestie z rozważanego obszaru i proponujący kierunki prac w tym zakresie, zarówno jeśli idzie o metodykę, jak i kwestie techniczne.(abstrakt oryginalny)

7

Zastosowanie analizy skupień do klasyfikacji obiektów symbolicznych

80%

Gliwa M.

Prace Naukowe Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu. Taksonomia

|

2006

|

13

|

nr 1126 Klasyfikacja i analiza danych - teoria i zastosowania

237-245

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)

8

Analityczne metody ustalania liczby skupień w rozmytych zbiorach danych

80%

Migdał-Najman K., Najman K.

Prace Naukowe Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu. Taksonomia

|

2006

|

13

|

nr 1126 Klasyfikacja i analiza danych - teoria i zastosowania

159-167

W niniejszej pracy zaprezentowane zostaną wybrane wskaźniki liczby skupień nazywane też wskaźnikami jakości grupowania (cluster validity index, duster separation index). Wskaźniki te mogą być szczególnie użyteczne w analizie dwuwymiarowych map SOM, a także innych dwuwymiarowych, rozmytych zbiorów danych. Dokonana zostanie ich ocena oparta na wynikach przeprowadzonych badań eksperymentalnych. (fragment tekstu)

9

Mierniki oceny jakości podziału w analizie skupień - porównanie ich efektywności

80%

Osińska M.

Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu. Taksonomia

|

2011

|

18

|

nr 176 Klasyfikacja i analiza danych - teoria i zastosowania

612-620

Ocena jakości podziału jest jednym z czterech zasadniczych etapów analizy skupień, istotnie wpływającym na interpretację uzyskanych wyników. W literaturze przedmiotu istnieje duża liczba wskaźników wspomagających proces wyboru podziału optymalnego, jednak spora ich część przejawia pewne własności, które w dużej mierze mogą ograniczać obszary ich zastosowań. Głównym celem referatu jest zaproponowanie nowego wskaźnika oceny jakości grupowania - wskaźnika CNI oraz porównanie jego użyteczności z siedmioma najbardziej znanymi w literaturze wskaźnikami. Obiekty poddane analizie opisane zostały przy użyciu zmiennych dwuwymiarowych, natomiast kolejne podziały uzyskano w wyniku zaimplementowania metody k-średnich. Wszystkie obliczenia wykonano w programie R.(abstrakt oryginalny)

10

The Assessment of Investment Fund Classification Using Cluster Analysis

80%

Adamczyk A., Dawidowicz D.

Zeszyty Naukowe Wyższej Szkoły Bankowej w Poznaniu

|

2017

|

77 nr 6 Fiscal and Financial Stability and Current Challenges to Economic Development

149-157

Celem artykułu była weryfikacja pytania badawczego, czy bazująca na polityce inwestycyjnej funduszy klasyfikacja funduszy może stanowić dla inwestorów wiarygodną wskazówkę pozwalającą antycypować oczekiwaną stopę zwrotu oraz ryzyko inwestycyjne. W badaniu wykorzystano metodę analizy skupień. Na podstawie uzyskanych wyników badania można stwierdzić, że przyjęte przez Izbę Zarządzających Funduszami i Aktywami (IZFA) kryteria grupowania funduszy (bazujące na polityce inwestycyjnej, tj. strukturze aktywów portfeli funduszy) nie w pełni pozwalają na identyfikację podstawowych charakterystyk funduszy jakimi są stopa zwrotu oraz ryzyko. Wniosek ten odnosi się w szczególności do funduszy mieszanych oraz akcyjnych. Wynika to najprawdopodobniej z tego, że kryteria polityki inwestycyjnej funduszy zapisane w klasyfikacji funduszy, definiują strukturę aktywów w zbyt elastyczny sposób. Należy jednak podkreślić, iż niezgodność funduszy z klasyfikacji IZFA z klasyfikacją opartą na stopach zwrotu i ryzyka, charakteryzowała się tym, iż wybór funduszu o teoretycznie wyższym poziomie ryzyka i oczekiwanej stopie zwrotu w rzeczywistości okazał się wyborem funduszu o niższej stopie zwrotu i niższym ryzyku.(abstrakt oryginalny)

11

Cluster Analysis of Medical Text Documents by Using Semi-Clustering Approach Based on GRAPH Representation

80%

Woźniak R., Ożdżyński P., Zakrzewska D.

Information Systems in Management

|

2018

|

7

|

nr 3

213-224

The development of Internet resulted in an increasing number of online text repositories. In many cases, documents are assigned to more than one class and automatic multi-label classification needs to be used. When the number of labels exceeds the number of the documents, effective label space dimension reduction may significantly improve classification accuracy, what is a major priority in the medical field. In the paper, we propose document clustering for label selection. We use semi-clustering method, by considering graph representation, where documents are represented by vertices and edge weights are calculated according to their mutual similarity. Assigning documents to semi-clusters helps in reducing number of labels, further used in multi-label classification process. The performance of the method is examined by experiments conducted on real medical datasets. (original abstract)

12

Towards Specialization or Extension? Searching for Valuation Services Models Using Cluster Analysis

80%

Małkowska A., Uhruska M.

Real Estate Management and Valuation

|

2019

|

vol. 27, iss. 4

27-38

The paper delivers original data on specialization in property valuation services in Poland. Its aim is to identify relatively homogeneous groups of property appraisers taking into consideration the scope of services performed by them and the types of clients served. Based on the survey results, it was possible to indicate major models in property valuation services consistent with market applications, which allows us to verify the thesis on specialization in doing business in property valuation. The research strategy approach is twofold. Firstly, we have used the agglomerative cluster method to divide the types of valuation services and appraisers' clients in order to find groups of similar valuation services and represent the main models of business in property appraisals. Secondly, we have applied the k-means partition methods to find relatively homogenous groups of respondents, taking into account the frequency of carrying out the particular types of valuations and clients served. As a result of our research, we present four clusters combining valuations and client types which reflect the models of property valuers' professional activity, i.e: the market-oriented housing valuation model, market-oriented commercial valuation model, non-market-oriented judicial valuation model and non-market- oriented public valuation model. Research findings confirm the existence of three out of the four specialization clusters within the professional activity. We also extracted a group of appraisers operating on a broad scale, both when it comes to the types of services offered and clients served. (original abstract)

13

Towards the Goals of the Europe 2020 Strategy : Convergence or Divergence of the European Union Countries?

80%

Szymańska A., Zalewska E.

Comparative Economic Research

|

2018

|

21

|

nr 1

67-82

Celem artykułu jest zbadanie podobieństwa krajów Unii Europejskiej pod kątem realizacji celów strategii Europa 2020. Z uwagi na dostępność danych, analizę oparto na realizacji wskaźników za 2014 r. W badaniu posłużono się metodami grupowania obiektów, w tym metodą k-średnich. Uzyskane wyniki wskazują na podział krajów z wyraźną dominacją podziału na kraje starej i nowej Unii Europejskiej. Jak pokazuje analiza część założonych celów już została osiągnięta, część zbliża się do wartości ustalonych celów, podczas gdy np. realizacja celu dla wskaźnika wydatków na badania i rozwój wyrażonych jako ich udział w PKB jest niepewna. Średnie wykonanie w zakresie głównych wskaźników dla krajów UE-15 i UE-13 wydaje się być zbliżone i o podobnym trendzie. (abstrakt oryginalny)

14

Wykorzystanie analizy skupień w prognozowaniu analogowym

80%

Kołaszewska U.

Prace Naukowe Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu. Taksonomia

|

2005

|

12

|

nr 1076 Klasyfikacja i analiza danych - teoria i zastosowania

248-256

Użytecznymi metodami prognozowania w krótkich szeregach czasowych są metody analogowe. Metody te mogą być zastosowane pod warunkiem identyfikacji odpowiednich zmiennych lub obiektów, według których można obliczyć prognozę.W pracy, wykorzystując metodę analogii przestrzenno-czasowych, obliczono prognozę czynników wpływających na możliwość rozwoju handlu elektronicznego w Polsce. Przy doborze obiektów obiektów-wzorców dla obiektu prognozowanego posłużono się analizą skupień i metodą porządkowania liniowego. (fragment tekstu)

15

The Legislations and Countries Operating in the New Approach to Technical Harmonization and Standards as an Aspect of Consumer Safety

80%

Pigłowski M.

Marketing i Zarządzanie

|

2016

|

nr 3 (44)

73-81

W 1985 roku wydano Rezolucję Rady w sprawie nowego podejścia do harmonizacji technicznej i normalizacji. Na podstawie Rezolucji wydawane są akty prawne, obowiązujące głównie w krajach Unii Europejskiej (UE) i szerzej Europejskiego Obszaru Gospodarczego (EOG). Zawierają one wymaganie zasadnicze dla produktów wprowadzanych na rynek unijny. Jednostki notyfikowane zajmują się oceną zgodności z tymi wymaganiami. Celem artykułu było zbadanie, czy i które notyfikacje (jednostek notyfikowanych) związane z aktami prawnym i krajami (lub grupami aktów prawnych i krajów) miały dominujący wpływ na kształtowanie zapewnienia bezpieczeństwa konsumenta. Obliczeń dokonano w programie Statistica 10 z wykorzystaniem analizy skupień. Stwierdzono, że podział na skupienia w ramach aktów prawnych i krajów zależy od liczby notyfikacji (a w przypadku aktów prawnych - dodatkowo od podobnych typów produktów/ryzyk). Akty prawne i kraje z dużą liczbą notyfikacji utworzyły oddzielne (lub nawet pojedyncze) skupienia. Nowelizowanie wcześniejszych lub wydawanie nowych aktów prawnych powinno być powiązane z rozwijaniem możliwości oceny produktów przez jednostki notyfikowane z mniejszych krajów UE. W procesie tym powinno się także zwracać uwagę na produkty często zgłaszane w systemie RAPEX (Systemie szybkiego powiadamiania o niebezpiecznych produktach nieżywnościowych).(abstrakt oryginalny)

16

Selecting Optimal Parameters for Cluster Analysis Applied to Over-Segmentation Reduction in Color Images

80%

Smołka J., Skublewska-Paszkowska M., Wojdyga A.

Studia i Materiały Polskiego Stowarzyszenia Zarządzania Wiedzą

|

2012

|

58

114-128

Transformacja wododziałowa jest metodą segmentacji obrazów, której zaletą jest to, iż znajduje ona prawie wszystkie krawędzie występujące na obrazie. Co więcej wszystkie krawędzie są ciągłe, co jest główną zaletą algorytmu. Niestety często metoda prowadzi do nadsegmentacji. Autorzy zaproponowali sposób redukcji nadsegmentacji w obrazach barwnych. Wykorzystuje on analizę skupień, która traktuje zlewiska jako obiekty opisane zestawem atrybutów. Artykuł przedstawia badania nad doborem parametrów analizy skupień. Wybrano zestawy które pozwoliły na osiągnięcie największej liczby dobrych segmentacji. Obok wniosków dotyczących optymalnych parametrów analizy skupień przedstawiono przykładowe segmentacje. (abstrakt oryginalny)

17

Odległość GDM dla danych porządkowych a klasyfikacja spektralna

80%

Walesiak M., Dudek A.

Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu. Ekonometria

|

2009

|

27

|

nr 84 Zastosowania metod ilościowych

9-19

W artykule zaproponowano modyfikację metody klasyfikacji spektralnej umożliwiającą jej zastosowanie w klasyfikacji danych porządkowych. W tym celu w procedurze tej metody przy wyznaczaniu macierzy podobieństwa (affinity matrix) w konstrukcji estymatora jądrowego zastosowano odległość GDM dla danych porządkowych (odległość GDM2). Ponadto zaproponowano metodę ustalania parametru σ (szerokość pasma - kernel width) mającego zasadnicze znaczenie w klasyfikacji spektralnej. W części empirycznej artykułu pokazano zastosowanie klasyfikacji spektralnej w odniesieniu do wybranych struktur danych porządkowych.(abstrakt oryginalny)

18

Ocena wybranych procedur analizy skupień dla danych porządkowych

80%

Walesiak M., Dudek A.

Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu. Taksonomia

|

2009

|

16

|

nr 47 Klasyfikacja i analiza danych - teoria i zastosowania

41-49

Celem artykułu jest przeprowadzenie oceny przydatności wybranych procedur analizy skupień dla danych porządkowych. Testowanie przydatności wybranych procedur przeprowadzone zostanie na podstawie porządkowych danych symulacyjnych o znanej strukturze klas obiektów wygenerowanych z wykorzystaniem z funkcji cluster.Gen pakietu clusterSim. (fragment tekstu)

19

Selekcja zmiennych w analizie skupień marketingowych zbiorów danych binarnych

80%

Korzeniowski J.

Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu

|

2018

|

21

|

nr 508 Klasyfikacja i analiza danych - teoria i zastosowania

89-95

W roku 2001 Desai zaproponował ciekawą miarę podobieństwa dwóch różnych wartości/wariantów tej samej cechy. Miarę tę można w dość prosty sposób wykorzystać do wyznaczenia siły dyskryminacyjnej cechy binarnej lub nominalnej wielostanowej w problemie analizy skupień. Idea oparta jest na tym, że im mniejsze podobieństwo, na przykład 1 do 0 (jako wartości zmiennej binarnej), tym większa zdolność dyskryminacyjna cechy. Ten pomysł zastosowano do skonstruowania nowej metody selekcji zmiennych binarnych w zagadnieniu analizy skupień i w zastosowaniu do dość obszernej klasy zbiorów danych binarnych, jaką są dane marketingowe. Podstawową zaletą nowej metody jest jej niezależność od konieczności grupowania danych, co wiąże się zawsze z przyjęciem jakiejś konkretnej metody grupowania oraz konkretnej wartości liczby skupień. Eksperyment przeprowadzony na 162 zbiorach danych pokazuje wysoką efektywność metody.(abstrakt oryginalny)

20

Appraisal of Employee's Work History By Use of Cluster Analysis

80%

Markovič J., Halčinová J., Trebuňa P.

Intercathedra

|

2014

|

nr 30(1)

346-49

This article focuses on pointing out the possibility of using cluster analysis of the questionnaire survey. The survey is aimed at the working history of employees of several companies. The result of clustering is dendrogram, which graphically illustrates the clusters at different levels of aggregation. The output of process is cumulative assessment of cluster analysis work history.(original abstract)