Minimum Information Loss Cluster Analysis for Categorical Data

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21340%2F06%3A00125818" target="_blank" >RIV/68407700:21340/06:00125818 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

—

DOI - Digital Object Identifier

—

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Minimum Information Loss Cluster Analysis for Categorical Data

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 assume the latent class model only to define a set of elementary properties and the related statistical decision problem. In order to avoid the problem of unique identification of latent classes we propose a hierarchical ``bottom up'' cluster analysis based on unifying the latent classes sequentially. The clustering procedure is controlled by minimum information loss criterion.

Název v anglickém jazyce

Minimum Information Loss Cluster Analysis for Categorical Data

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 assume the latent class model only to define a set of elementary properties and the related statistical decision problem. In order to avoid the problem of unique identification of latent classes we propose a hierarchical ``bottom up'' cluster analysis based on unifying the latent classes sequentially. The clustering procedure is controlled by minimum information loss criterion.

Druh

D - Stať ve sborníku

CEP obor

BA - Obecná matematika

OECD FORD obor

—

Projekt

—

Návaznosti

V - Vyzkumna aktivita podporovana z jinych verejnych zdroju

Rok uplatnění

2006

Kód důvěrnosti údajů

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

Název statě ve sborníku

Doktorandské dny 2006

ISBN

80-01-03554-9

ISSN

—

e-ISSN

—

Počet stran výsledku

12

Strana od-do

—

Název nakladatele

Česká technika - nakladatelství ČVUT

Místo vydání

Praha

Místo konání akce

Praha

Datum konání akce

10. 11. 2006

Typ akce podle státní příslušnosti

EUR - Evropská akce

Kód UT WoS článku

—