Comparison of the Accuracy of the Probabilistic Distance Clustering Method and Cluster Ensembles
| Autor: | Dorota Rozmus |
|---|---|
| Přispěvatelé: | University of Economics in Katowice, Faculty of Finance and Insurance, Department of Economic and Financial Analysis |
| Předmět: |
Clustering high-dimensional data
Fuzzy clustering Computer science Single-linkage clustering Correlation clustering distance clustering method grupowanie computer.software_genre CURE data clustering algorithm lcsh:Finance lcsh:HG1-9999 lcsh:HF5410-5417.5 C38 Cluster analysis k-medians clustering accuracy lcsh:Marketing. Distribution of products metoda odległości probabilistycznej podejście zagregowane w taksonomii General Medicine Hierarchical clustering cluster ensemble Data mining dokładność computer clustering |
| Zdroj: | Dorota Rozmus Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica, Vol 3, Iss 322 (2016) |
| Popis: | 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. 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. |
| Databáze: | OpenAIRE |
| Externí odkaz: |
|