Clustering of Symbolic Data with Application of Ensemble Approach

Abstract

Ensemble approaches based on aggregated models have been applied with success to discrimination and regression tasks. Nevertheless this approach can be applied to cluster analysis tasks. Many articles have proved that, by combining different clusterings, an improved solution can be obtained. The article presents the possibility of applying ensemble approach based on aggregated models to cluster symbolic data. The paper presents also presents results of clustering obtained by applying ensemble approach.

Podejście wielomodelowe oparte na agregacji modeli jest z powodzeniem wykorzystywane w zagadnieniach dyskryminacyjnych i regresyjnych. Niemniej jednak podejście to może zostać także zastosowane w zagadnieniu klasyfikacji. W wielu artykułach wskazuje się, że połączenie wielu różnych klasyfikacji pozwala otrzymać lepsze wyniki. Artykuł przedstawia możliwość zastosowania podejścia wielomodelowego w klasyfikacji danych symbolicznych. W artykule przedstawiono także wyniki klasyfikacji z wykorzystaniem podejścia wielomodelowego.