Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników

Znaleziono wyników: 15

Liczba wyników na stronie
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
Wyniki wyszukiwania
help Sortuj według:

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
PL
Celem artykułu jest zbadanie znaczenia doboru metryki podczas analizy separacji między skupiskami obiektów w przestrzeni danych. Do analizy wybrano czternaście znanych z literatury metryk, służących do pomiaru odległości. Analizie poddano siedem zbiorów danych, różniących się liczbą obiektów, cech i skupisk. Dla każdego z nich wyznaczano cztery miary separacji klastrów. Praca zawiera wybrane wyniki obliczeń, skupiając się w szczególny sposób na różnicach, wynikających z zastosowania każdej z metryk.
EN
The aim of this paper is to examine the importance of selection of me-tric during the analysis of separation between clusters of objects in the feature space. Fourteen metrics known from the literature were selected for the calculations. Seven datasets that differ in the number of objects, attributes, and clusters were examined. For each of them, the four cluster separation measures were calculated. The article contains selected results with particular emphasis on the differences arising from the use of various metrics.
PL
Celem pracy jest ocena wyników predykcyjnej segmentacji rynku za pomocą narzędzi wykorzystywanych do badania jakości klasyfikatorów. Omawiana predykcyjna segmentacja rynku dotyczyła wyrobów gospodarstwa domowego. Przeprowadzono ją, wykorzystując klasyfikatory CART i CHAID. W pracy przedstawiono rezultaty oceny tych klasyfikatorów oraz wynikające z tego wnioski, dotyczące jakości segmentacji rynku.
EN
The aim of the paper is to assess the results of predictive market segmentation using methods of examination of classifiers’ quality. The discussed predictive market segmentation was applied to household products. It was performed using CART and CHAID classifiers. The article contains the results of assessing the classifiers and the consequent conclusions on the quality of market segmentation.
EN
The aim of this paper is to present the metrics used to measure a distance between objects in a feature space. The analyses were performed on seven datasets. For each of them, the occurrence of clusters of similar objects was examined, and the measures of clusters’ dispersion were calculated. The calculations were carried out using fourteen metrics known from the literature. The article contains selected results with particular emphasis on the differences arising from the use of various metrics.
PL
Celem artykułu jest przedstawienie metryk stosowanych do pomiaru odległości pomiędzy obiektami w przestrzeni danych. Analizy wykonano na siedmiu zbiorach danych. W każdym z nich zbadano występowanie skupisk podobnych do siebie obiektów oraz rozproszenie obiektów w skupiskach. Obliczenia przeprowadzono za pomocą czternastu znanych z literatury metryk. Praca zawiera wybrane wyniki obliczeń, ze szczególnym uwzględnieniem różnic wynikających z zastosowania poszczególnych metryk.
PL
Celem niniejszego artykułu jest przedstawienie miar służących do badania jakości grupowania danych i zastosowanie tych miar do oceny segmentacji rynku. W wykonanych badaniach analizowano dane dotyczące rynków zbytu przedsiębiorstwa produkującego wyroby gospodarstwa domowego. Segmentację rynku przeprowadzono z wykorzystaniem sieci neuronowych Kohonena. W pracy przedstawiono wyniki grupowania danych oraz ich ocenę. Wnioski na temat jakości utworzonych klastrów są próbą ogólnej oceny przeprowadzonej segmentacji rynku.
EN
The purpose of this paper is to present the measures used to evaluate the quality of data clustering and apply them to assess market segmentation. In the analysis the data of manufacturing companies that producing household products was used. The market segmentation was carried out using Kohonen neural network. This paper describes results of the clustering and evaluation of the clusters. The conclusions on the quality of clusters are attempt to overall assessment of the market segmentation.
PL
Celem niniejszego artykułu są przedstawienie i ocena możliwości wykorzystania metod eksploracji danych do segmentacji rynków zbytu. Przedstawiono segmentacje opisową i predykcyjną oraz przeanalizowano wyniki rozwiązywania zadań klasyfikacji i grupowania danych za pomocą sieci neuronowych Kohonena oraz drzew klasyfikacyjnych CART i CHAID. W pracy wykorzystano dane dotyczące rynków zbytu przedsiębiorstwa produkującego wyroby gospodarstwa domowego.
EN
The purpose of this paper is to present and evaluate the possibility of using data mining methods in the market segmentation process. In the paper the descriptive and predictive segmentation were presented and the results of classification and clustering data were analyzed. To carry out the analysis were used following methods: Kohonen neural networks, CART and CHAID. The analysis concerns the manufacturing company producing household products.
PL
W pracy omówiono zagadnienie modelowania danych na poziomie konceptualnym, które ma kluczowe znaczenie dla użyteczności i jakości projektowanej bazy danych. Przykład modelowania danych na poziomie konceptualnym jest ilustracją problemów, jakie występują w procesie technologicznym przy produkcji opakowań szklanych. Przedstawiony model bazy danych wykorzystany zostanie przy budowie Inteligentnego Systemu Wspomagania Decyzji, opracowywanego dla potrzeb przedsiębiorstwa produkcyjnego w przemyśle szklarskim. System ten będzie służył do klasyfikacji wad produktu (opakowań szklanych) oraz doboru odpowiedniej metody eliminacji wad powstających w trakcie procesu produkcji.
EN
The paper discusses the problem of data modeling on the conceptual level, which is crucial to the usefulness and quality of the proposed database. The example of data modeling is a conceptual illustration of the problems that occur in the technological process in the production of glass packaging. The database model will be used in the construction of an Intelligent Decision Support System developed for the needs of manufacturing companies in the glass industry. This system will be used for classification of product defects (glass containers), as well as choosing the appropriate method of elimination of defects generated during the manufacturing process.
PL
W artykule zostały przedstawione baza danych oraz baza wiedzy, które stanowią integralną część Inteligentnego Systemu Wspomagania Decyzji, opracowywanego dla potrzeb przedsiębiorstwa produkcyjnego w przemyśle szklarskim. Oba moduły wykorzystane zostaną w systemie doradczym, który ma służyć klasyfikacji wad produktu (tutaj opakowań szklanych, np. butelki, słoiki) oraz doboru odpowiedniej metody (najbardziej korzystnej) sposobu ich eliminacji. Omówiono również przeznaczenie systemu oraz sam proces technologiczny.
EN
In the paper there has been presented database and base knowledge which are an integral part of the Intelligent Decision Support System, created for the needs of manufacturing companies in the glass industry. Both modules will be used in the decision system to serve the classification of defects in the product (here presented – glass containers, bottles, jars) and the selection of appropriate method (most preferred) way to eliminate them.
EN
The paper presents an approach to designing an intelligent system to be used in diabetes diagnostics as well as to creating a problem knowledge base for the system. The work also gives a description of constructing a decision tree for diabetes diagnostics and shows how to use it as a basis for generating knowledge base rules. Finally, the article also outlines how an intelligent diagnostic system works.
PL
Artykuł przedstawia koncepcję budowy inteligentnego systemu wspomagania diagnostyki cukrzycy. Przedstawiony został opis budowy drzewa decyzyjnego, jak również zasady tworzenia bazy wiedzy dla systemu diagnostycznego.
12
Content available remote Komputerowe wspomaganie reinżynierii procesów.
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.