L’analisi di dati simbolici generalizza alcuni metodi statistici standard al caso di oggetti simbolici (SO). Questi oggetti, informalmente definiti “dati aggregati”, poiché sintetizzano le informazioni relative ad un gruppo di individui, possono essere confrontati al fine di individuare dei cluster, di classificarli o ordinarli in base al loro grado di generalizzazione. L’articolo propone un’estensione dell’algoritmo classico di classificazione K-Nearest Neighbor a tali oggetti. Il risultato di questo algoritmo è ancora un insieme di oggetti simbolici che possono essere studiati mediante altre tecniche di analisi di dati simbolici.
Extending the k-nearest-neighbor classification algorithm to symbolic objects
D'AMATO, CLAUDIA;ESPOSITO, Floriana;MALERBA, Donato;
2003-01-01
Abstract
L’analisi di dati simbolici generalizza alcuni metodi statistici standard al caso di oggetti simbolici (SO). Questi oggetti, informalmente definiti “dati aggregati”, poiché sintetizzano le informazioni relative ad un gruppo di individui, possono essere confrontati al fine di individuare dei cluster, di classificarli o ordinarli in base al loro grado di generalizzazione. L’articolo propone un’estensione dell’algoritmo classico di classificazione K-Nearest Neighbor a tali oggetti. Il risultato di questo algoritmo è ancora un insieme di oggetti simbolici che possono essere studiati mediante altre tecniche di analisi di dati simbolici.File in questo prodotto:
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