Modification of HINoV Method of Variable Selection for Multiple Cluster Structure Analysis

• Autorzy: Jerzy Korzeniowski

Warianty tytułu

Modyfikacja metody HINoV selekcji zmiennych w analizie wielokrotnych struktur skupień

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

The original HINoV method (Carmone et al., 1999 ) is not robust to the presence of correlated unimodal and uniform variables among noisy variables (e.g. Korzeniewski, 2012). Moreover, HINoV can be applied only to a single cluster structure analysis. In the article, a modification is proposed consisting in grouping all variables (separately for each reference variable) into two classes. One of the classes consists of variables similar to the reference variable, the other consists of variables which are "less similar". Similarity between two variables is based on the similarity of the data set division into an established number of clusters (from 2 to 10) measured with the modified Rand index. We arrive at a zero-one matrix describing relations between every pair of variables. Then, a set of variables creating the same (the strongest) cluster structure is selected by means of a criterion optimizing the matrix division into four blocks. After completing the first stage selection one can search another cluster structure applying the same procedure to the set of remaining variables. The modification is assessed in a broad experiment based on 2250 data sets generated from the mixtures of normal distribution. (original abstract)

Oryginalna metoda HINoV jest zupełnie nieodporna na występowanie wśród zmiennych zanieczyszczających strukturę skupień zmiennych skorelowanych jednomodalnych lub równomiernych. Ponadto HINoV można stosować tylko w przypadku jednej struktury skupień. W referacie zaproponowana jest modyfikacja polegająca na tym, by, oddzielnie, dla każdej ustalonej zmiennej, grupować zmienne w dwie klasy zmiennych podobnych i niepodobnych do niej w sensie podobieństwa podziału zbioru danych na daną liczbę skupień (od 2 do 10). Otrzymujemy wówczas macierz zerojedynkową opisującą związki pomiędzy każdą parą zmiennych. Następnie, podzbiór zmiennych tworzących tę samą (najsilniejszą) strukturę skupień wybierany jest za pomocą kryterium optymalizującego podział macierzy na cztery bloki. Po wybraniu zmiennych tworzących jedną strukturę skupień można, w dalszym kroku, wybierać zmienne tworzące następną strukturę skupień spośród zmiennych, które nie zostały wybrane w pierwszym kroku. W celu selekcji właściwego bloku macierzy stosowane jest kryterium stabilności podziału zbioru danych oparte na wielokrotnym losowaniu połowy zbioru i porównywaniu podziałów otrzymanych przy pomocy metody k-średnich. Modyfikacja oceniona jest w obszernym eksperymencie symulacyjnym na 2250 zbiorach danych wygenerowanych w postaci mieszanin rozkładów normalnych. (abstrakt oryginalny)

Słowa kluczowe

EN

Cluster analysis; Variables selection; Statistical analysis

PL

Analiza skupień; Dobór zmiennych; Analiza statystyczna

• Czasopismo: Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica
• Rocznik: 2013
• Tom: 286 Methods and Applications of Multivariate Statistical Analysis
• Strony: 173--180

Twórcy

autor

Jerzy Korzeniowski

• University of Lodz, Poland

Bibliografia

• Brusco M. J., Cradit J.D., (2001), A variable-selection heuristics for K-means clustering, Psychometrika 66.
• Carmone F. J. Jr., Kara Ali, Maxwell S. (1999), HINo V: A New Model to Improve Market Segment Definition by Identifying Noisy Variables, Journal of Marketing Research, Vol. 36, No. 4.
• Friedman J., Meulman J. (2004), Clustering Objects on Subsets of Attributes, Journal of the Royal Statistical Society, Series B 66.
• Gatnar E., Walesiak M. (2004), Metody Statystycznej Analizy Wielowymiarowej w Badaniach Marketingowych, Wydawnictwo AE we Wrocławiu.
• Korzeniewski J. (2012), Metody selekcji zmiennych w analizie skupień. Nowe procedury. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego.
• Steinley D., Brusco M. (2007), A new variable weighting and selection procedure for K-means cluster analysis, Psychometrika 66
• Steinley D., Brusco M. (2008), Selection of Variables in Cluster Analysis: An Empirical Comparison of Eight Procedures, Psychometrika 73 No. 1.
• Steinley D., Henson R. (2005) OCLUS: An analytic method for generating clusters with known overlap. Journal of Classification, 22.