Publication detail

Modelling Municipal Rating by Cluster Analysis and Neural Networks

Authors: Hájek Petr | Olej Vladimír

Year: 2006

Type of publication: článek ve sborníku

Name of source: Proceedings of the 7th WSEAS International Conference on Neural Networks (NN '06)

Publisher name: WSEAS Press

Place: Atény

Page from-to: 1-7

Titles:

Language	Name	Abstract	Keywords
cze	Modelování bonity obcí pomocí shlukové analýzy a neuronových sítí	V článku je uveden návrh parametrů bonity obcí. Její modelování je realizováno pomocí metod učení bez učitele, protože třídy bonity nejsou předem známé. Návrh modelu na bázi statistických metod (neuronových sítí) je reprezentován shlukovou analýzou (Kohonenovými samoorganizujícími se mapami).
eng	Modelling Municipal Rating by Cluster Analysis and Neural Networks	The paper presents the design of the parameters for long-term municipal rating. Modelling of the rating is realized by means of unsupervised methods, because the rating classes are not known a priori. The model design based on statistical methods (neural networks) is represented by cluster analysis (self-organizing feature maps).	Credit risk, rating, unsupervised learning, cluster analysis, K-means algorithm, neural networks, self-organizing feature maps.

Search