| Optimale variable Gewichtung. ein nützliches Werkzeug für ultrametrische und additive Baum-Clustering |
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Optimale variable Gewichtung. Ranking & Zusammenfassung
- Name des Herausgebers:
- Vladimir Makarenkov
Optimale variable Gewichtung. Stichworte
Optimale variable Gewichtung. Beschreibung
Die OVW-Anwendung führt eine optimale variable Gewichtung für ultrametrisches und additives Baumclustering sowie für die K-Minderung auf, nachdem die von De Soete (1986, 1988) vorgeschlagene Methode (1986, 1988), und Makarenkov und Legendre (2001) vorgeschlagen wird. Aufgrund einer rechteckigen Datenmatrix y (n, m), die Messungen von N-Objekten auf M-Variablen enthalten, berechnet die Prozedur mit variablen Gewichten W (m), so dass die resultierende Matrix von Inter-Objekt-Unähnlichkeiten d (n, n) von y optimal erhalten wird erfüllt entweder die ultrametrische oder die additive Ungleichheit, oder entspricht optimal einer K-Mitteltrennwand mit fester Anzahl von Gruppen K. Die Gewichte W sind dazu gezwungen, nicht negativ zu sein, und ihre Summe ist gleich einem. Nehmen Sie eine optimale variable Gewichtung für ein Testlaufwerk ein, um seine Fähigkeiten vollständig zu bewerten!
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