PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
Tytuł artykułu

Fuzzy clustering in Czekanowski's diagram

Identyfikatory
Warianty tytułu
PL
Rozmyta analiza skupień w diagramie Czekanowskiego
Języki publikacji
EN
Abstrakty
EN
Czekanowski's diagram aims to visualize relationships between objects in a simple manner in a two-dimensional matrix. Clusters can be visible in such a diagram. However, the boundaries between these clusters are often very vague and this uncertainty has to be taken into account. The work here presents further development of the RMaCzek package, which now allows for presenting fuzzy clusters in Czekanowski's diagrams-i.e., clustering with uncertain regions.
PL
Diagram Czekanowskiego ma na celu zaprezentowanie podobieństw wewnątrz próbki statystycznej za pomocą dwuwymiarowej macierzy. W diagramie mogą być widoczne skupienia. Jednakże granice między tymi skupieniami mogą być nieostre i niepewność w nich powinna być także przedstawiona. W niniejszej pracy przedstawiamy rozszerzenie pakietu RMaCzek o rozmytą analizę skupień w diagramach Czekanowskiego.
Rocznik
Strony
227--244
Opis fizyczny
Bibliogr. 20 poz., tab., wykr.
Twórcy
  • Linköping University Department of Computer and Information Science The Division of Statistics and Machine Learning Linköping University, 581 83, Linköping, Sweden
autor
  • Linköping University The Division of Bioinformatics, Department of Physics, Chemistry and Biology 581 83, Linköping, Sweden
Bibliografia
  • [1] Armando da Silva Saturnino Monteiro. Decline and fall of Portuguese seapower 1583-1663. J. Military Hist., 65(1):9-20, 2001.
  • [2] Z. Bar-Joseph, E. D. Demaine, D. K. Gifford, and T. Jaakkola. Fast optimal leaf ordering for hierarchical clustering. Bioinformatics, 17(1):22-29, 2001.
  • [3] K. Bartoszek and Y. Luo. Identifying clusters in Czekanowski's diagram. Mathematica Applicanda, 51(2):183-198, 2023.
  • [4] K. Bartoszek and A. Västerlund."Old Techniques for New Times": the RMaCzek package. Biometrical Letters, 57(2):89-118, 2020.
  • [5] P. Bergman. Wybrane metody odległości wielocechowych-rys historyczny (some multivariate distance methods-a historical perspective, in Polish). In Metody statystyczne w antropologii, VI Warsztaty Antropologiczne im. Profesora Janusza Charzewskiego (Statistical Methods in Anthropology, the Sixth Prof. Janusz Charzewski Anthropological Workshop). Warsaw, 2003.
  • [6] A. Cieśla. Effect of hydrotechnical constructions on the Oder river on the phytosociological diversity of riparian habitats in the Prawików forest. Leśne Prace Badawcze, 70(2):161-174, 2009.
  • [7] J. Czekanowski. Zur Differentialdiagnose der Neandertalgruppe. Korespondentblatt der Deutschen Gesellschaft für Anthropologie, Ethnologie und Urgeschichte, XL(6/7):44-47, 1909.
  • [8] M. Ester, H.-P. Kriegel, J. Sander, and X. Xu. A density-based algorithm for discovering clusters in large spatial databases with noise. In Proceedings of the Second International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD-96), pages 226-231. AAAI Press, 1996.
  • [9] H. Funk. FuzzyDBScan: Run and predict a fuzzy DBScan, 2023. https://CRAN.R-project.org/package=FuzzyDBScan. R package version 0.0.3.
  • [10] M. Hahsler, K. Hornik, and C. Buchta. Getting things in order: An introduction to the R package seriation. J. Stat. Softw., 25(3):1-34, 2008.
  • [11] D. Ienco and G. Bordogna. Fuzzy extensions of the DBScan clustering algorithm. Soft Comput., 22:1719-1730, 2018.
  • [12] M. Kuhn. Building predictive models in r using the caret package. J. Stat. Softw., 28(5):1-26, 2008.
  • [13] Y. Luo. Czekanowski’s clustering: Development of visualization possibilities of the RMaCzek package. Master’s thesis, Linköping University, Division for Statistics and Machine Learning, Department of Computer and Information Science, 2022.
  • [14] D. Matteson and N. James. A nonparametric approach for multiple change point analysis of multivariate data. J. Am. Stat. Assoc., 109 (505):334-345, 2014.
  • [15] A. Punzo, A. Mazza, and P. D. McNicholas. ContaminatedMixt: An R package for fitting parsimonious mixtures of multivariate contaminated normal distributions. J. Stat. Softw., 85(10):1-25, 2018.
  • [16] A. Saturnino Monteiro. Decline and fall of Portuguese seapower 1583-1663. J. Military Hist., 65(1):9-20, 2001.
  • [17] A. Sołtysiak and P. Jaskulski. Czekanowski's diagram. A method of multidimensional clustering. In New Techniques for Old Times. CAA 98. Computer Applications and Quantitative Methods in Archaeology. Proceedings of the 26th Conference, Barcelona, March 1998, pages 175-184. Oxford, number 757 in BAR International Series, 1999.
  • [18] F. A. Szczotka. On a method of ordering and clustering of objects. Applicationes Mathematicae, XIII(1):23-34, 1972.
  • [19] A. Västerlund. Czekanowski’s Diagram: Implementing and exploring Czekanowski’s Diagram with different seriation methods. Master’s thesis, Linköping University, Division for Statistics and Machine Learning, Department of Computer and Information Science, 2019.
  • [20] W. N. Venables and B. D. Ripley. Modern Applied Statistics with S. Springer, New York, fourth edition, 2002.
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.baztech-5532e8bb-d605-469e-b7be-dc7fbf462052
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.