Symulacyjna optymalizacja wyboru procedury klasyfikacyjnej dla danego typu danych – charakterystyka problemu

Abstract

W artykule zaprezentowano szczegółową charakterystykę dziewięciu ścieżek w symulacyjnej optymalizacji wyboru procedury klasyfikacyjnej dla danego typu danych, a wyodrębnionych w zależności od typu skali pomiaru zmiennych. Liczba rozpatrywanych wariantów procedury klasyfikacyjnej zależy od liczby formuł normalizacyjnych, liczby typów miar odległości i liczby metod klasyfikacji. Na podstawie zaproponowanego podejścia w artykule M. Walesiaka i A. Dudka scharakteryzowano program komputerowy clusterSim (opracowany w języku R oraz pomocniczo w języku C++) służący do realizacji wyodrębnionych ścieżek oraz wybrane wyniki obliczeń symulacyjnych.