Login for students

Login for employees

Publication detail

The Result Analysis of the Cluster Methods by the Classification
Year: 2006
Type of publication: článek ve sborníku
Name of source: Preoceedings of the 5th WSEAS International Conferences on Artificial Intelligence, Knowledge Engineering nad Data Bases (AIKED'06)
Publisher name: WSEAS Press
Place: Atény
Page from-to: 406-410
Titles:
Language Name Abstract Keywords
cze Analýza výsledků metod shlukové analýzy při klasifikaci obcí Cílem článku je analýza výsledků vybraných shlukovacích metod při klasifikací obcí. V prvním kroku byly využity nehierarchické shlukovací metody s proměnným počtem shluků. Jako alternatnivní přístup ke shlukování byly zde použity i Kohonenovy mapy. V další části byly využity nehierarchické shlukovací metody s pevným počtem shluků.Výsledky shlukování byly analyzovány. Výsledky shlukování a následné klasifikace obcí byly použity ke tvorbě predikčního modelu, který je určen pro potřeby veřejné správy k podpoře rozhodování o financování autobusových linek. cluster analysis, cluster method, neural nets, clustering, municipalities
eng The Result Analysis of the Cluster Methods by the Classification The goal of this paper is the result analysis of chosen cluster methods by the classification of municipalities. A nonhierarchical cluster method with a variable number of clusters is used for the determination of a convenient number of clusters. A Kohonen map is chosen as an alternative approach to standard cluster methods. Nonhierarchical cluster methods with the fixed number of clusters are used for the classification of municipalities, too. The results of methods are analyzed. The classification of municipalities is the starting basis for the creation of a prediction model (PM). The PM is determined for the employees of the Regional Authority to support their decision making by financing of the subsidized bus connection lines. cluster analysis, cluster method, neural nets, clustering, municipalities

Map

en.mapy.cz

Services

Popular Links

© 2023 University of Pardubice, Studentská 95, 532 10 Pardubice 2
Phone: +420 466 036 111, 466 036 112, 466 036 113
Webmaster, RSS
Data box ID: f5vj9hu
Accessibility Statement
CC BY-NC-ND 4.0