Název: Klasické a současné postupy ve shlukové analýze
Překlad názvu: Classical and recent approaches in cluster analysis
Autoři: Řezanková, Hana
Typ dokumentu: Příspěvky z konference
Konference/Akce: Analýza dat 2013. Statistické metody pro technologii, kvalitu a výzkum, Pardubice (CZ), 2013-11-19 / 2013-11-21
Rok: 2013
Jazyk: cze
Abstrakt: [cze] [eng]
Článek se zaměřuje na vývoj vybraných postupů ve shlukové analýze. Jde o nedávno navržené míry podobnosti pro objekty charakterizované nominálními proměnnými, vývoj algoritmů pro k-shlukování a vývoj metod pro shlukování v případě velkých datových souborů a kategoriálních dat. U algoritmů pro k-shlukování je pozornost věnována zohlednění neurčitosti při zařazování objektů do shluků, konkrétně algoritmům FCM (fuzzy k-průměrů), PCM, FPCM, RCM, RFCM a RFPCM. Pro velké datové soubory jsou zařazeny algoritmy CURE, ROCK, CLARA, CLARANS a BIRCH, pro shlukování kategoriálních dat pak algoritmy COOLCAT a ROCK. Zmíněna je též dvoukroková shluková analýza pro shlukování velkých datových souborů s proměnnými různých typů. The paper focuses on the development of selected approaches in cluster analysis. There are recently proposed similarity measures for objects characterized by nominal variables, development of algorithms for k-clustering and development of methods for clustering large data files and categorical data. As concerns algorithms for k-clustering, attention is paid to take into account the uncertainty in classifying objects into clusters, namely FCM (fuzzy k-means), PCM, FPCM, RCM, RFCM and RFPCM algorithms. For large data files, algorithms CURE, ROCK, CLARA, CLARANS and BIRCH are included, for categorical data clustering there are COOLCAT and ROCK algorithms. Two-step cluster analysis to cluster large data sets with variables of different types is mentioned.
Klíčová slova: fuzzy shlukování; metody k-medoidů; metody k-průměrů; míry podobnosti; nominální proměnné; shluková analýza; velké datové soubory
Zdrojový dokument: Analýza dat 2013. Statistické metody pro technologii a výzkum, ISSN 1805-6903

Instituce: Ústav informatiky AV ČR (web)
Informace o dostupnosti dokumentu: Dokument je dostupný v příslušném ústavu Akademie věd ČR.
Původní záznam: http://hdl.handle.net/11104/0226491

Trvalý odkaz NUŠL: http://www.nusl.cz/ntk/nusl-166056


Záznam je zařazen do těchto sbírek:
Věda a výzkum > AV ČR > Ústav informatiky
Konferenční materiály > Příspěvky z konference