Clustering Variables by Classical Approaches and Neural Network Boolean Factor Analysis
The result's identifiers
Result code in IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F67985807%3A_____%2F08%3A00314040" target="_blank" >RIV/67985807:_____/08:00314040 - isvavai.cz</a>
Alternative codes found
RIV/61989100:27240/08:86075668
Result on the web
—
DOI - Digital Object Identifier
—
Alternative languages
Result language
angličtina
Original language name
Clustering Variables by Classical Approaches and Neural Network Boolean Factor Analysis
Original language description
In this paper, we compare three methods for grouping of binary variables: neural network Boolean factor analysis , hierarchical clustering, and a linear factor analysis on the mushroom dataset . In contrast to the latter two traditional methods, the advantage of neural network Boolean factor analysis is its ability to reveal overlapping classes in the dataset. It is shown that the mushroom dataset provides a good demonstration of this advantage because it contains both disjunctive and overlapping classes.
Czech name
Shlukování proměnných klasickými metodami a pomocí neurosíťové Booleovské faktorové analýzy
Czech description
Na testovacím souboru (mushroom dataset - MD) jsou porovnány tři metody pro shlukování binárních proměnných: neurosíťová Booleovská analýza (NBFA), hierarchická shluková analýza, lineární faktorová analýza. Na rozdíl od posledně jmenovaných tradičních metod je NBFA schopna identifikovat v datech překrývající se shluky. Je ukázáno, že MD je dobrou testovací množinou protože obsahuje jak disjunktivní tak překrývající se třídy.
Classification
Type
D - Article in proceedings
CEP classification
BB - Applied statistics, operational research
OECD FORD branch
—
Result continuities
Project
Result was created during the realization of more than one project. More information in the Projects tab.
Continuities
P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)<br>Z - Vyzkumny zamer (s odkazem do CEZ)
Others
Publication year
2008
Confidentiality
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Data specific for result type
Article name in the collection
International Joint Conference on Neural Networks
ISBN
978-1-4244-1820-6
ISSN
—
e-ISSN
—
Number of pages
5
Pages from-to
—
Publisher name
IEEE
Place of publication
Piscataway
Event location
Hong Kong
Event date
Jun 1, 2008
Type of event by nationality
WRD - Celosvětová akce
UT code for WoS article
000263827202095