Tytuł:

Wielomodelowa klasyfikacja spektralna danych symbolicznych

Tytuł publikacji grupowej:

Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu

Tytuł odmienny:

Ensemble spectral clustering for symbolic data

Autor:

Pełka, Marcin

Temat i słowa kluczowe:

klasyfikacja wielomodelowa ; klasyfikacja spektralna ; dane symboliczne ; ensemble clustering ; spectral analysis ; clustering ; symbolic data

Opis:

Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu = Research Papers of Wrocław University of Economics, 2017, Nr 468, s. 180-187

Abstrakt:

Klasyfikacja spektralna, którą zaproponowali Ng, Jordan i Weiss [ 2002], jest nie tyle nową metodą klasyfikacji, ile nowym podejściem do przygotowywania danych na potrzeby klasyfikacji, która wykorzystuje ideę dekompozycji spektralnej macierzy danych. Głównym celem artykułu jest zastosowanie klasyfikacji spektralnej na potrzeby podejścia wielomodelowego w analizie skupień danych symbolicznych oraz przeprowadzenie i analiza symulacji w tym zakresie. Klasyfikacja spektralna może znaleźć zastosowanie zarówno w przygotowaniu danych na potrzeby utworzenia macierzy współwystąpień (co-association matrix), jak i w samej klasyfikacji dokonywanej na podstawie tej macierzy, a także jako metoda przygotowywania danych na potrzeby adaptacji metody boosting w klasyfikacji. W części empirycznej artykułu zaprezentowano i zinterpretowano wyniki klasyfikacji wielomodelowej z zastosowaniem klasyfikacji spektralnej zarówno do przygotowania danych wejściowych, jak i samej klasyfikacji. Wykorzystano tu sztuczne zbiory danych o znanej strukturze klas

Wydawca:

Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu

Miejsce wydania:

Wrocław

Data wydania:

2017

Typ zasobu:

artykuł

Format:

application/pdf

Identyfikator zasobu:

doi:10.15611/pn.2017.468.18

Język:

pol

Powiązania:

Klasyfikacja i analiza danych - teoria i zastosowania ; Taksonomia 28 ; Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu = Research Papers of Wrocław University of Economics; 2017; Nr 468

Prawa:

Pewne prawa zastrzeżone na rzecz Autorów i Wydawcy

Prawa dostępu:

Dla wszystkich zgodnie z licencją

Licencja:

CC BY-NC-ND 3.0 PL

Lokalizacja oryginału:

Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu