Search for: [Abstrakt = "Metoda HINoV służąca do wybierania zmiennych w analizie skupień jest popularna i jest jedną z najlepszych \[Steinley, Brusco 2008\]. Nieznana jest jednak efektywność tej metody wtedy, gdy liczba skupień w zbiorze danych jest błędnie zadana. Taka sytuacja jest powszechna, gdyż indeksy wyznaczające liczbę skupień mają na ogół charakter optymalizacyjny dla przyjętej metody grupowania i popełniają dość duże błędy. W artykule zbadana jest odporność metody na kilku tysiącach zbiorów danych wygenerowanych w postaci mieszanin rozkładów normalnych. Dobór liczb skupień, liczby zmiennych istotnych i maskujących, stopnia zachodzenia skupień na siebie, rozkładów zmiennych maskujących jest taki sam jak w eksperymencie symulacyjnym Steinleya i Brusco \[2008\]."]
