Description

• Title:
  Multidimensional Scaling for Symbolic Interval Data
• Creator:
  Dudek, Andrzej
• Contributor:
  Chair of Econometrics and Informatics, University of Economics, Wroclaw
• Description:
  Podstawowym celem skalowania wielowymiarowego jest przedstawienie relacji między obiektami w przestrzeni wielowymiarowej jako odległości w przestrzeni 2- lub 3- wymiarowej. Dane wejściowe do procedur skalowania wielowymiarowego to zazwyczaj symetryczna macierz kwadratowa wskazująca na relacje (podobieństwa lub niepodobieństwa) pomiędzy obiektami pewnego zbioru. Istnieje wiele technik klasycznego skalowania wielowymiarowego, jednak wszystkie z nich wymagają aby w poszczególnych komórkach tej macierzy znajdowały się pojedyncze wartości liczbowe. Denoeux and Masson (2002) zaproponowali rozszerzenie klasycznego skalowania wielowymiarowego na dane symboliczne w postaci przedziałów liczbowych. Danymi wejściowymi do opracowanego przez nich algorytmu 1NTERSCAL jest tabela zawierająca minimalne i maksymalne odległości pomiędzy hiperprostopadłościanami reprezentującymi obiekty. Takie same podejście występuje w algorytmach SYMSCAL i I-SCAL zaproponowanych przez Groenena i in. (2005). W artykule przedstawiony zostały najważniejsze algorytmy skalowania wielowymiarowego dla danych symbolicznych w postaci przedziałów liczbowych oraz przykłady ich zastosowania dla danych symbolicznych pochodzących z repozytorium http://www.ceremade.dauphine.fr/~touati/sodas-pagegarde.htm.;
  The aim of multidimensional scaling is to represent dissimilarities among objects in high dimensional space as distances in low (usually 2- or 3-) dimensional space. Usually the input to multidimensional scaling procedure is a square, symmetric matrix indicating relationships (similarities or dissimilarities) among a set of items. There are many techniques of classical multidimensional scaling but all under assumption that each entry in relationship matrix is single numeric value. Denoeux and Masson (2002) have proposed to extend multidimensional scaling onto symbolic interval data. The input to theirs INTERSCAL algorithm is interval dissimilarity table containing minimum and maximum distance between hyper-rectangles representing objects. The same approach is used in SYMSCAL and I-SCAL algorithms proposed by Groenen et al. (2005). Article presents main algorithms of multi-dimensional scaling for symbolic data in form of intervals along with some examples on datasets taken from symbolic data repository (http://www.ceremade.dauphine.fr/~touati/sodas-pagegarde.htm).;
  Zadanie pt. „Digitalizacja i udostępnienie w Cyfrowym Repozytorium Uniwersytetu Łódzkiego kolekcji czasopism naukowych wydawanych przez Uniwersytet Łódzki” nr 885/P-DUN/2014 dofinansowane zostało ze środków MNiSW w ramach działalności upowszechniającej naukę.
• Object availability:
  free access
• Date:
  2015.03.09;
  2009
• Type:
  Article
• Language:
  English
• Format:
  application/pdf
• Publisher:
  Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
• Relation:
  Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica;228
• Subject:
  Multidimensional scaling;
  visualization;
  symbolic data
• Identifier:
  0208-6018;
  http://hdl.handle.net/11089/7137
• Data provider:
  Repozytorium Uniwersytetu Łódzkiego
• Can I use it?:
  seek permission
• Type:
  image