Propozycja nowych mierników heterogeniczności do oceny klasyfikacji

• Autorzy: Maria Kolenda

Warianty tytułu

Coefficients of Classification Scoring

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

W artykule zaproponowano mierniki do oceny jakości skonstruowanej klasyfikacji. Mierniki te oparto na określeniu heterogeniczności poszczególnych grup, w tym również grupy zawierającej jeden obiekt, czyli punktu izolowanego. Zdefiniowano trzy stopnie heterogeniczności dla grup oraz dwa stopnie heterogeniczności dla punktów izolowanych. Ponadto zdefiniowano brak heterogeniczności dla grupy oraz punktu izolowanego. Dla metod hierarchicznych zaproponowano prosty sposób wyboru podziału najlepszego. (fragment tekstu)

EN

The paper describes techniques of classification scoring. The basis of a score is determined by a heterogeneity of every cluster and every isolated object in a given classification. A few coefficients have been proposed, which determine various degrees of heterogeneity of clusters and isolated objects. On the basis of these coefficients, four types of classifications have been defined: very good, weak but sufficient, and bad classification.
The paper also describes how to easily find "the best" classification for hierarchical methods. The proposed coefficients have been commented and compared with different coefficients, such as SC (Silhouette Coefficient) and average innercluster variation. (original abstract)

Słowa kluczowe

PL

Klasyfikacja

EN

Classification

• Czasopismo: Prace Naukowe Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu. Ekonometria
• Rocznik: 2006
• Tom: 16
• Numer: nr 1100 Zastosowania metod ilościowych
• Strony: 121--139

Twórcy

autor

Maria Kolenda

• Akademia Ekonomiczna we Wrocławiu

Bibliografia

• Grabiński T., Wydymus S., Zeliaś A., Metody taksonometryczne w modelowaniu zjawisk społeczno-gospodarczych, PWN, Warszawa 1989.
• Kaufman L., Rousseeuw P.J., Finding Groups in Data: An Introduction to Cluster Analysis, Joh Wiley & Sons. New York 1990.
• IDAMS - Internationally Developed Data Analysis and Management, UNESCO 2001-2002.
• Rousseeuw P.J., Silhouettes: A graphical aid to the interpretation and validation of cluster analysis, "Journal of Computational and Applied Mathematics" 1987, 20.