About: Informational Cathegorical Data Clustering     Goto   Sponge   NotDistinct   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
  • Shlukování kategoriálních dat je často řešeno hledáním tzv. latentních tříd pomocí EM algoritmu. Tento přístup ovšem závisí na počátečním řešení a naráží na problém neidentifikovatelosti směsi. Popisovaná metoda vyhledává shluky nikoliv jako jednotlivé komponenty směsi jako v případě latentních tříd, ale jako podsměsi vzniklé sloučením několika jednoduchých tříd z odhadnuté distribuční směsi s vyšším počtem komponent. Extrémní variantou takové směsi může být jádrový odhad, jehož optimální vyhlazení je v práci popsáno. V práci je dále představena metoda hierarchického shlukování s kritériem nejmenší informační ztráty. (cs)
  • The EM algorithm has been used repeatedly to identify latent classes in categorical data by estimating finite distribution mixtures of product components. Unfortunately, the underlying mixtures are not uniquely identifiable and, moreover, the estimated mixture parameters are starting-point dependent. For this reason we use the latent class model only to define a set of ``elementary'' classes by estimating a mixture of a large number components. As such a mixture we use also an optimally smoothed kernel estimate. We propose a hierarchical ``bottom up'' cluster analysis based on unifying the elementary latent classes sequentially. The clustering procedure is controlled by minimum information loss criterion.
  • The EM algorithm has been used repeatedly to identify latent classes in categorical data by estimating finite distribution mixtures of product components. Unfortunately, the underlying mixtures are not uniquely identifiable and, moreover, the estimated mixture parameters are starting-point dependent. For this reason we use the latent class model only to define a set of ``elementary'' classes by estimating a mixture of a large number components. As such a mixture we use also an optimally smoothed kernel estimate. We propose a hierarchical ``bottom up'' cluster analysis based on unifying the elementary latent classes sequentially. The clustering procedure is controlled by minimum information loss criterion. (en)
Title
  • Informational Cathegorical Data Clustering
  • Informational Cathegorical Data Clustering (en)
  • Informační shlukování kategoriálních dat (cs)
skos:prefLabel
  • Informational Cathegorical Data Clustering
  • Informational Cathegorical Data Clustering (en)
  • Informační shlukování kategoriálních dat (cs)
skos:notation
  • RIV/67985556:_____/07:00098540!RIV08-AV0-67985556
http://linked.open.../vavai/riv/strany
  • 57;66
http://linked.open...avai/riv/aktivita
http://linked.open...avai/riv/aktivity
  • P(1M0572), P(GA102/07/1594), Z(AV0Z10750506), Z(MSM6840770039)
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
  • 426614
http://linked.open...ai/riv/idVysledku
  • RIV/67985556:_____/07:00098540
http://linked.open...riv/jazykVysledku
http://linked.open.../riv/klicovaSlova
  • EM algorithm; distribution mixtures; cluster analysis; cathegorial data (en)
http://linked.open.../riv/klicoveSlovo
http://linked.open...ontrolniKodProRIV
  • [654E91F42C26]
http://linked.open...v/mistoKonaniAkce
  • Praha
http://linked.open...i/riv/mistoVydani
  • Praha
http://linked.open...i/riv/nazevZdroje
  • Doktorandské dny 2007
http://linked.open...in/vavai/riv/obor
http://linked.open...ichTvurcuVysledku
http://linked.open...cetTvurcuVysledku
http://linked.open...vavai/riv/projekt
http://linked.open...UplatneniVysledku
http://linked.open...iv/tvurceVysledku
  • Hora, Jan
http://linked.open...vavai/riv/typAkce
http://linked.open.../riv/zahajeniAkce
http://linked.open...n/vavai/riv/zamer
number of pages
http://purl.org/ne...btex#hasPublisher
  • Česká technika - nakladatelství ČVUT
https://schema.org/isbn
  • 978-80-01-03913-7
is http://linked.open...avai/riv/vysledek of
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, 58 GB memory in use)
Data on this page belongs to its respective rights holders.
Virtuoso Faceted Browser Copyright © 2009-2024 OpenLink Software