dc.contributor.author | Rozmus, Dorota | |
dc.date.accessioned | 2017-04-04T09:25:27Z | |
dc.date.available | 2017-04-04T09:25:27Z | |
dc.date.issued | 2016 | |
dc.identifier.issn | 0208-6018 | |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/11089/21141 | |
dc.description.abstract | High accuracy of results is a very important aspect in any clustering problem t determines the effectiveness of decisions based on them. Therefore, literature proposes methods and solutions that aim to give more accurate and stable results than traditional clustering algorithms (e.g. k-means or hierarchical methods). Cluster ensembles (Leisch 1999; Dudoit, Fridlyand 2003; Hornik 2006; Fred, Jain 2002) or the distance clustering method (Ben-Israel, Iyigun 2008) are the examples of such solutions. Here, we carry out an experimental study to compare the accuracy of these two approaches. | en_GB |
dc.description.abstract | Stosowanie metod taksonomicznych w jakimkolwiek zagadnieniu grupowania wymaga jednocześnie zapewnienia wysokiej dokładności wyników podziału. Ona bowiem warunkuje skuteczność wszelkich decyzji podjętych na podstawie uzyskanych rezultatów. Dlatego też w literaturze wciąż proponowane są nowe rozwiązania, których zadaniem jest poprawa dokładności grupowania w stosunku do tradycyjnie stosowanych metod (np. k-średnich, hierarchicznych). Przykładami mogą tu być metody polegające na zastosowaniu podejścia zagregowanego (Leisch 1999; Dudoit, Fridlyand 2003; Hornik 2006; Fred, Jain 2002), czy niedawno zaproponowana metoda odległości probabilistycznej (Ben-Israel, Iyigun 2008).Głównym celem artykułu jest porównanie dokładności omawianej metody z dokładnością podejścia zagregowanego w taksonomii. | pl_PL |
dc.language.iso | en | en_GB |
dc.publisher | Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego | en_GB |
dc.relation.ispartofseries | Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica;322 | |
dc.subject | clustering | en_GB |
dc.subject | accuracy | en_GB |
dc.subject | distance clustering method | en_GB |
dc.subject | cluster ensemble | en_GB |
dc.subject | grupowanie | pl_PL |
dc.subject | dokładność | pl_PL |
dc.subject | metoda odległości probabilistycznej | pl_PL |
dc.subject | podejście zagregowane w taksonomii | pl_PL |
dc.title | Comparison of the Accuracy of the Probabilistic Distance Clustering Method and Cluster Ensembles | en_GB |
dc.title.alternative | Porównanie dokładności metody odległości probabilistycznej i podejścia zagregowanego w taksonomii | pl_PL |
dc.type | Article | en_GB |
dc.rights.holder | © Copyright by Uniwersytet Łódzki, Łódź 2016 | en_GB |
dc.page.number | [63]-70 | |
dc.contributor.authorAffiliation | University of Economics in Katowice, Faculty of Finance and Insurance, Department of Economic and Financial Analysis | |
dc.identifier.eissn | 2353-7663 | |
dc.references | Ben-Israel A., Iyigun C. (2008), Probabilistic d-clustering, “Journal of Classification”, 25(1), pp. 5–26. | pl_PL |
dc.references | Dudoit S., Fridlyand J. (2003), Bagging to improve the accuracy of a clustering procedure, “Bioinformatics”, vol. 19, no. 9, pp. 1090–1099. | pl_PL |
dc.references | Fred A., Jain A. K. (2002), Data clustering using evidence accumulation, “Proceedings of the Sixteenth International Conference on Pattern Recognition”, pp. 276–280. | pl_PL |
dc.references | Hornik K. (2005), A CLUE for CLUster ensembles, “Journal of Statistical Software”, 14, pp. 65–72. | pl_PL |
dc.references | Leisch F. (1999), Bagged clustering, “Adaptive Information Systems and Modeling in Economics and Management Science”, Working Papers, SFB, 51. | pl_PL |
dc.contributor.authorEmail | drozmus@ue.katowice.pl | |
dc.identifier.doi | 10.18778/0208-6018.322.07 | |
dc.relation.volume | 3 | en_GB |
dc.subject.jel | C38 | |