Pokaż uproszczony rekord

dc.contributor.authorRozmus, Dorota
dc.date.accessioned2017-11-17T14:21:59Z
dc.date.available2017-11-17T14:21:59Z
dc.date.issued2017
dc.identifier.issn0208-6018
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11089/23297
dc.description.abstractThe stability of clustering methods is the issue that has attracted a considerable amount of attention of researchers in recent years. In this respect, the major question that needs to be answered seems to be to what extent the structure discovered by a particular method is actually present in the data. The literature proposes a number of different ways of measuring stability. The theoretical considerations have led to the development of computer tools for the practical implementation of the proposed ways to study stability. The practical tools are available within several R packages, for example, clv, clValid, fpc, ClusterStability, and pvclust. Due to the hypothesis that cluster stability can be the answer to the question about the right number of groups in clustering, the main aim of this article is to compare the results of the studies on clustering stability conducted with three R packages, i.e.: clv, clValid, and fpc.en_GB
dc.description.abstractW ostatnich latach dużo uwagi poświęca się zagadnieniu stabilności metod taksonomicznych, czyli odpowiedzi na pytanie o to, na ile struktura odkryta przez daną metodę rzeczywiście jest obecna w danych. W literaturze zaproponowano wiele różnych sposobów pomiaru stabilności. W ślad za rozważaniami teoretycznymi w tym zakresie idzie także rozwój narzędzi informatycznych pozwalających na praktyczne zastosowanie zaproponowanych sposobów badania stabilności. Wśród tych narzędzi jest także kilka bibliotek w programie R, np. clValid, clv, fpc, ClusterStability, pvclust. Celem artykułu jest porównanie wyników badania stabilności grupowania za pomocą wybranych bibliotek w programie R.pl_PL
dc.language.isoenen_GB
dc.publisherWydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiegoen_GB
dc.relation.ispartofseriesActa Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica;330
dc.subjectclusteringen_GB
dc.subjecttaxonomyen_GB
dc.subjectstabilityen_GB
dc.subjectgrupowaniepl_PL
dc.subjecttaksonomiapl_PL
dc.subjectstabilnośćpl_PL
dc.titleUsing R Packages for Comparison of Cluster Stabilityen_GB
dc.title.alternativeZastosowanie pakietów programu R do porównania stabilności grupowaniapl_PL
dc.typeArticleen_GB
dc.rights.holder© Copyright by Authors, Łódź 2017; © Copyright for this edition by Uniwersytet Łódzki, Łódź 2017en_GB
dc.page.number[77]-86
dc.contributor.authorAffiliationUniversity of Economics in Katowice, Faculty of Finance and Insurance, Department of Economic and Financial Analysis
dc.identifier.eissn2353-7663
dc.referencesBen‑Hur A., Guyon I . (2003), Detecting Stable Clusters Using Principal Component Analysis, “Methods in Molecular Biology”, vol. 224, pp. 59–182.pl_PL
dc.referencesBrock G., Pihur V., Datta S., Datta S. (2011), clValid: An R Package for Cluster Validation, http://cran.us.r‑project.org/web/packages/clValid/vignettes/clValid.pdf.pl_PL
dc.referencesFang Y., Wang J. (2012), Selection of the Number of Clusters via the Bootstrap Method, “Computational Statistics and Data Analysis”, vol. 56, pp. 468–477.pl_PL
dc.referencesGranichin O., Volkovich Z., Toledano‑Kitai D. (2015), Cluster Validation, “Randomized Algorithms in Automatic Control and Data Mining”, vol. 67, pp. 163–228.pl_PL
dc.referencesHosein A., Behrouz M., Hamid P., Mohsen M. (2011), An Asymmetric Criterion for Cluster Validation, “Developing Concepts in Applied Intelligence”, Studies in Computational Intelligence”, vol. 363, pp. 1–14.pl_PL
dc.referencesKoepke H., Clarke B. (2013), A Bayesian Criterion for Cluster Stability, “Statistical Analysis and Data Mining: The ASA Data Science Journal”, vol. 6, issue 4, pp. 346–374.pl_PL
dc.referencesRyazanov V. (2016), About Estimation of Quality of Clustering Results via Its Stability, “Intelligent Data Analysis”, vol. 20(1), pp. 5–15.pl_PL
dc.referencesShamir O., Tishby N. (2008), Cluster Stability for Finite Samples, “Advances in Neural Information Processing Systems”, vol. 20, pp. 1297–1304.pl_PL
dc.referencesVolkovich Z., Barzily Z., Toledano‑Kitai D., Avros R. (2010), The Hotteling’s Metric as a Cluster Stability Measure, “Computer Modelling and New Technologies”, vol. 14, no. 4, pp. 65–72.pl_PL
dc.referencesWang J. (2010), Consistent Selection of the Number of Clusters via Cross‑validation, “Biometrika”, vol. 97, pp. 893–904.pl_PL
dc.contributor.authorEmaildrozmus@ue.katowice.pl
dc.identifier.doi10.18778/0208-6018.330.05
dc.relation.volume4en_GB
dc.subject.jelC38


Pliki tej pozycji

Thumbnail

Pozycja umieszczona jest w następujących kolekcjach

Pokaż uproszczony rekord