Miary odległości w analizie skupień obiektów symbolicznych

• Autorzy: Małgorzata Gliwa
• Języki publikacji: PL

Abstrakty

Celem artykułu jest charakterystyka miar odległości wykorzystywanych do porównywania par obiektów symbolicznych. W pierwszej części artykułu omówione zostaną pojęcia zmiennej symbolicznej, jej rodzaje oraz pojęcie obiektu symbolicznego. W kolejnej części pracy zostaną przedstawione najpopularniejsze miary odległości. W części końcowej artykułu dokonane zostanie porównanie własności wybranych, zaimplementowanych w programie SODAS, miar odległości. SODAS to oprogramowanie wykorzystywane w analizie danych symbolicznych. (fragment tekstu)

Słowa kluczowe

PL

Analiza danych; Miara odległości; Badania statystyczne

EN

Data analysis; Distance measures; Statistical surveys

• Czasopismo: Prace Naukowe / Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach
• Rocznik: 2011
• Tom: Warsztaty doktoranckie' 09. Zarządzanie - Finanse - Ekonomia
• Strony: 92--104

Twórcy

autor

Małgorzata Gliwa

Bibliografia

• Bock H.H., Diday E. : Analysis of Symbolic Data. Springer-Verlag, Berlin 2000.
• Chavent M., Lechevallier Y. : Dynamical Clustering of Interval Data : Optimization of an Adequacy Criterion Based on Hausdorff Distance. W : Classification, Clustering, and Data Analysis. Red. K.Jajuga, A.Sokołowski, H.H.Bock. Springer-Verlag, Berlin 2002, s. 54-60.
• De Carvalho F.A.T. : Proximity Coefficients between Boolean Symbolic Objects. W : New Approaches in Classification and Data Analysis. Red. E.Diday, Y.lechevallier, M.Schader. IFCS-93. Springer-Verlag, Berlin 1994, s. 387-394.
• Diday E. : An Introduction to Symbolic Data Analysis and the Sodas Software. "The Electronic Journal of Symbolic Data Analysis" 2002, No. 1.
• Gowda K.C., Diday E. : Symbolic Clustering Using a New Dissimilarity Measure. "Pattern Recognition", Amsterdam 1991, t. 24, s. 567-578.
• Ichino M., Yaguchi H. : Generalized Minkowski Metrics for Mixed Feature Type Data Analysis. "IEEE Transactions on System, Man and Cybernetics" 1994, t. 24(4), s. 698-704.
• Malerba D., Esposito F., Monopoli M. : Comparing Dissimilarity Measures for Probabilistic Symbolic Objects. W : Data Mining III. Red. A.Zanasi, C.A.Brebbia, N.F.F.Ebecken, P.Meli. WIT Press, Southampton, UK 2002, t.6, s. 31-40.
• Malerba D., Esposito F., Giovale V., Tamma V. : Comparing Dissimilarity Measures in Symbolic Data Analysis. Proceedings of the Joint Conferences on "New Techniques and Technologies for Statistics" & "Exchange of Technology and Know-How" 2001, Vol. 1, s. 473-481.
• Milligan G.W. : Clustering Validation : Results and Implications for Applied Analyses. W : Clustering and Classification. Red. P.Arabie, L.J.Hubert, G. de Soete. World Scientific, Singapore 1996, s. 342-342.
• Nieddu L., Rizzi A. : Proximity Measures in Symbolic Data Analysis. "Statistica", Bolonia 2003, t. 63, nr 2, s. 195-211.