Informační shlukování kategoriálních dat

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F67985556%3A_____%2F07%3A00098540" target="_blank" >RIV/67985556:_____/07:00098540 - isvavai.cz</a>

Nalezeny alternativní kódy

RIV/68407700:21340/07:04137636

Výsledek na webu

—

DOI - Digital Object Identifier

—

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Informational Cathegorical Data Clustering

Popis výsledku v původním jazyce

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 kernelestimate. 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.

Název v anglickém jazyce

Informational Cathegorical Data Clustering

Popis výsledku anglicky

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 kernelestimate. 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.

Druh

D - Stať ve sborníku

CEP obor

BB - Aplikovaná statistika, operační výzkum

OECD FORD obor

—

Projekt

Výsledek vznikl pri realizaci vícero projektů. Více informací v záložce Projekty.

Návaznosti

Z - Vyzkumny zamer (s odkazem do CEZ)

Rok uplatnění

2007

Kód důvěrnosti údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Název statě ve sborníku

Doktorandské dny 2007

ISBN

978-80-01-03913-7

ISSN

—

e-ISSN

—

Počet stran výsledku

10

Strana od-do

57-66

Název nakladatele

Česká technika ČVUT

Místo vydání

Praha

Místo konání akce

Praha

Datum konání akce

16. 11. 2007

Typ akce podle státní příslušnosti

CST - Celostátní akce

Kód UT WoS článku

—