About: Statistické zpracování vodohospodářských dat 7. Přednosti analýzy shluků při klasifikaci zdrojů pitné vody     Goto   Sponge   Distinct   Permalink

An Entity of Type : http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/Vysledek, within Data Space : linked.opendata.cz associated with source document(s)

AttributesValues
rdf:type
Description
  • The cluster analysis leads to clusters which may be plotted in dendrogram. There are two dendrograms available, the dendrogram of variables and the dendrogram of objects. Both statistical techniques are demonstrated on the analysis and classification of various sources of a drinkable water. Data matrix contains objects in n rows and m columns. Before data treatment the data are scaled. Similarity of objects and variables is considered on base on Mahalonobis distance or Euclidean distance in the m-dimensional space. The principal components analysis reduces dimensionality and presents objects in two or three dimensions. The plot of components weight shows hidden structure among variables while the scatterplot shows the hidden structure of objects. (en)
  • Analýza shluků (Cluster analysis) patří mezi metody, které se zabývají vyšetřováním podobnosti vícerozměrných objektů (tj. objektů, u nichž je změřeno větší množství znaků) a jejich klasifikací do tříd čili shluků. Hodí se zejména tam, kde objekty projevují přirozenou tendenci se seskupovat. V biologii se proto užívá shluková analýza ke klasifikování živočichů a rostlin. Tato klasifikace se nazývá numerická taxonomie. Lze formulovat tři hlavní cíle analýzy shluků: popis systematiky, je tradičním využitím shlukové analýzy pro průzkumové cíle a taxonomii, což je empirická klasifikace objektů, zjednodušení dat, kdy analýza shluků poskytuje při hledání taxonomie zjednodušený pohled na objekty, a konečně identifikace vztahu, kdy po nalezení shluků objektů, a tím i struktury mezi objekty je snadnější odhalit vztahy mezi objekty.
  • Analýza shluků (Cluster analysis) patří mezi metody, které se zabývají vyšetřováním podobnosti vícerozměrných objektů (tj. objektů, u nichž je změřeno větší množství znaků) a jejich klasifikací do tříd čili shluků. Hodí se zejména tam, kde objekty projevují přirozenou tendenci se seskupovat. V biologii se proto užívá shluková analýza ke klasifikování živočichů a rostlin. Tato klasifikace se nazývá numerická taxonomie. Lze formulovat tři hlavní cíle analýzy shluků: popis systematiky, je tradičním využitím shlukové analýzy pro průzkumové cíle a taxonomii, což je empirická klasifikace objektů, zjednodušení dat, kdy analýza shluků poskytuje při hledání taxonomie zjednodušený pohled na objekty, a konečně identifikace vztahu, kdy po nalezení shluků objektů, a tím i struktury mezi objekty je snadnější odhalit vztahy mezi objekty. (cs)
Title
  • Statistické zpracování vodohospodářských dat 7. Přednosti analýzy shluků při klasifikaci zdrojů pitné vody
  • Computer-Assisted Statistical Data Analysis. 7. Advantages of Cluster Analysis in the Classification of Drinkable Water (en)
  • Statistické zpracování vodohospodářských dat 7. Přednosti analýzy shluků při klasifikaci zdrojů pitné vody (cs)
skos:prefLabel
  • Statistické zpracování vodohospodářských dat 7. Přednosti analýzy shluků při klasifikaci zdrojů pitné vody
  • Computer-Assisted Statistical Data Analysis. 7. Advantages of Cluster Analysis in the Classification of Drinkable Water (en)
  • Statistické zpracování vodohospodářských dat 7. Přednosti analýzy shluků při klasifikaci zdrojů pitné vody (cs)
skos:notation
  • RIV/00216275:25310/07:00006522!RIV08-MSM-25310___
http://linked.open.../vavai/riv/strany
  • 391-402
http://linked.open...avai/riv/aktivita
http://linked.open...avai/riv/aktivity
  • Z(MSM0021627502)
http://linked.open...iv/cisloPeriodika
  • 11
http://linked.open...vai/riv/dodaniDat
http://linked.open...aciTvurceVysledku
http://linked.open.../riv/druhVysledku
http://linked.open...iv/duvernostUdaju
http://linked.open...titaPredkladatele
http://linked.open...dnocenehoVysledku
  • 452375
http://linked.open...ai/riv/idVysledku
  • RIV/00216275:25310/07:00006522
http://linked.open...riv/jazykVysledku
http://linked.open.../riv/klicovaSlova
  • Cluster analysis; CLU; Dendrogram of variables; Dendrogram of objects; Drinkable Water; Water analysis; Potable water; Scatterplot; Scree Plot; Factor analysis; Principal Components analysis; Components Weight Plot. (en)
http://linked.open.../riv/klicoveSlovo
http://linked.open...odStatuVydavatele
  • CZ - Česká republika
http://linked.open...ontrolniKodProRIV
  • [A80259EA707E]
http://linked.open...i/riv/nazevZdroje
  • Vodní hospodářství
http://linked.open...in/vavai/riv/obor
http://linked.open...ichTvurcuVysledku
http://linked.open...cetTvurcuVysledku
http://linked.open...UplatneniVysledku
http://linked.open...v/svazekPeriodika
  • 57
http://linked.open...iv/tvurceVysledku
  • Meloun, Milan
http://linked.open...n/vavai/riv/zamer
issn
  • 1211-0760
number of pages
http://localhost/t...ganizacniJednotka
  • 25310
Faceted Search & Find service v1.16.118 as of Jun 21 2024


Alternative Linked Data Documents: ODE     Content Formats:   [cxml] [csv]     RDF   [text] [turtle] [ld+json] [rdf+json] [rdf+xml]     ODATA   [atom+xml] [odata+json]     Microdata   [microdata+json] [html]    About   
This material is Open Knowledge   W3C Semantic Web Technology [RDF Data] Valid XHTML + RDFa
OpenLink Virtuoso version 07.20.3240 as of Jun 21 2024, on Linux (x86_64-pc-linux-gnu), Single-Server Edition (126 GB total memory, 91 GB memory in use)
Data on this page belongs to its respective rights holders.
Virtuoso Faceted Browser Copyright © 2009-2024 OpenLink Software