Clustering of Symbolic Data with Application of Ensemble Approach

• Authors: Pełka, Marcin

Title variants

EN

Klasyfikacja danych symbolicznych z wykorzystaniem podejścia wielomodelowego

Abstracts

EN

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.

PL

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.

Keywords

EN

cluster ensemble; co-associacion matrix; symbolic data

• Publisher: Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
• Journal: Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica
• Year: 2013
• Volume: 285

Dates

published

2013

Contributors

author

Pełka, Marcin

other

Wroclaw, University of Economics, Department of Econometrics and Informatics

Identifiers

URI

http://hdl.handle.net/11089/10036