Wyszukiwanie zaawansowane ?

Obiekt

Metody ustalania liczby skupień w zbiorach danych binarnych
Pobierz

Tytuł: Metody ustalania liczby skupień w zbiorach danych binarnych

Tytuł odmienny:

Determining the Number of Clusters in Binary Data Sets

Autor:

Najman, Krzysztof

Opis:

Prace Naukowe Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu. Taksonomia (14); 2007; nr 1169, s. 321-329

Abstrakt:

In this paper the performance of fourteen indexes for determining the number of clusters in a binary data set is analyzed. To ensure that the right number of clusters is known, only artificial sets, designed to simulate data, are used. The resultant optimal clusters have been found to be stable for the different validity indices used, e.g.: Global Silhouette Index, Hubert-Lewin Index, Calinski-Harabasz Index, Ball-Hall Index, Hartigan Index and others. For the evaluation of the performance of the indexes, к-means and hierarchical algorithms are applied. The selection of the number of clusters based on the indexes values for the different number of clusters is done in an automatic way. It was shown that these indexes mightn't support the prediction of the optimal cluster partitioning for those binary data sets.

Data wydania:

2007

Typ zasobu:

artykuł

Identyfikator zasobu:

oai:dbc.wroc.pl:141569

Język:

pol

Powiązania:

Prace Naukowe Akademii Ekonomicznej im. Oskara Langego we Wrocławiu; 2007; nr 1169 ; Taksonomia 14

Prawa:

Wszystkie prawa zastrzeżone (Copyright)

Prawa dostępu:

Dla wszystkich w zakresie dozwolonego użytku

Lokalizacja oryginału:

Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu

Źródło finansowania:

Projekt dofinansowany ze środków budżetu państwa, przyznanych przez Ministra Nauki w ramach Programu Społeczna odpowiedzialność nauki II. Tytuł projektu: Nauka dla Społeczeństwa: Prace Naukowe AEW w otwartym dostępie (2005-2008)

Tytuł publikacji grupowej:

Prace Naukowe Akademii Ekonomicznej im. Oskara Langego we Wrocławiu

Exlibris

Kolekcje, do których przypisany jest obiekt:

Data ostatniej modyfikacji:

17 lis 2025

Data dodania obiektu:

5 lis 2025

Liczba wyświetleń treści obiektu:

7

Wszystkie dostępne wersje tego obiektu:

https://dbc.wroc.pl/publication/180395

Wyświetl opis w formacie RDF:

RDF

Wyświetl opis w formacie OAI-PMH:

OAI-PMH

Nazwa wydania Data
Metody ustalania liczby skupień w zbiorach danych binarnych 17 lis 2025

Obiekty Podobne

Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
Zastosowanie nienadzorowanych sieci neuronowych typu Growing Neural Gas w analizie skupień

Najman, Krzysztof

2009
artykuł
Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
Symulacyjna analiza wpływu wyboru kryterium optymalności podziału obiektów na jakość uzyskanej klasyfikacji w algorytmach K-średnich

Najman, Krzysztof

2008
artykuł
Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
Ocena wpływu parametrów sterujących procesem samouczenia się sieci GNG na ich zdolność do separowania skupień

Najman, Krzysztof

2010
artykuł
Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
Zastosowanie przetwarzania równoległego w analizie skupień

Najman, Krzysztof

2015
artykuł
Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
Propozycja algorytmu samouczenia się sieci neuronowych typu GNG ze zmiennym krokiem uczenia

Najman, Krzysztof

2011
artykuł
Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
Samouczące się sieci GNG w grupowaniu dynamicznym zbiorów o wysokim wymiarze

Najman, Krzysztof

2013
artykuł
Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
Grupowanie dynamiczne z wykorzystaniem samouczących się sieci GNG

Najman, Krzysztof

2012
artykuł
Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
Profilowanie, oczyszczanie i zapobieganie powstawaniu dirty data

Migdał-Najman, Kamila Najman, Krzysztof

2018
artykuł
Więcej
×

Cytowanie

Styl cytowania:

Dane kontaktowe

Adres

Politechnika Wrocławska (Koordynator Konsorcjum DBC)
Biblioteka Politechniki Wrocławskiej
Wybrzeże Wyspiańskiego 27
50-370 Wrocław, Polska

Telefon

(+48) 71-320-38-30
(+48) 71-320-47-50

E-Mail

bc@pwr.edu.pl

Odwiedź nas!

https://biblioteka.pwr.edu.pl/

Ta strona wykorzystuje pliki 'cookies'. Więcej informacji