Citlivost metod pro měření podobnosti kvantitativních proměnných

Sensitivity of methods for measuring similarity of quantitative variables

journal article - other

Czech

Shluková analýza dat hraje důležitou roli v řadě vědeckých oblastí, počínaje počítačovými vědami, matematikou a statistikou, přes ekonomiku a marketing až po biologii a medicínu. Měření podobnosti analyzovaných objektů je nezbytnou komponentou algoritmů využívaných při této analýze. Při výběru vhodné metody pro měření podobnosti objektů by měl být brán v potaz charakter analyzovaných dat. V tomto článku jsou popsány nejpoužívanější techniky pro měření podobnosti kvantitativních proměnných a je proved průzkum vlivu dat reprezentovaných různými intervaly hodnot na tyto metody. Cílem článku je ukázat citlivost použitých metod na měřená data. Výsledek průzkumu může pomoci při výběru vhodné metody pro měření podobnosti kvantitativních dat.

Cluster analysis plays an important role in many scientific fields e.g. computer sciences, mathematics and statistics, economics and marketing through to biology and medicine. Measuring the similarity of the analyzed objects is an essential component of the algorithms used in cluster analysis. When selecting an appropriate method for measuring the similarity of objects, the nature of the analyzed data should be taken into account. This article describes the most widely used techniques for measuring similarity of quantitative variables and the impact of data represented in different intervals of values for these methods. This article aims to show the sensitivity of the methods used to measured data. The result of the survey can help in selecting appropriate methods for measuring similarity of quantitative data.

Podobnost, Vzdálenost, Měření

Similarity, Distance, Measurement

KARÁSEK, J.

2012

17. 9. 2012

Access Server

Praha

1214-9675

Access Server

201209

3

Czech Republic

1

8

8