Métodos de classificação baseados em estatísticas de tendência central

• Tipo: Capítulo ou Parte de Livro
• Data: 1995

Autores

Fernando Nicolau (Autor) Outra; Fernanda Campos de Sousa (Autor) FEUP

Livro

Título: Bom Senso e Sensibilidade - Traves Mestras da Estatística

Páginas: 583-595

Editora: Edições Salamandra

Outras Informações

Resumo (PT): Em classificação hierárquica ascendente são usadas tradicionalmente, estatísticas do tipo máximo, mínimo e média aritmética, para medir a semelhança entre classes, dando origem aos conhecidos métodos de classificação da ligação única (single linkage-UIM), da ligação completa (complete linkage-USM) e da ligação média entre classes. Em 1970 Lerman propôs medir a ligação entre classes pelo valor da função de distribuição do valor observado do máximo das semelhanças, sob hipóteses de referência. Posteriormente a este método, conhecido na literatura por AVL, surgiram novos métodos que aplicam o mesmo principio a outras estatísticas amostrais (mínimo, média aritmética entre classes, média aritmética da nova classe, etc.). São agora aqui apresentados novos métodos de classificação hierárquica ascendente baseados na função de distribuição de outras estatísticas de tendência central de uma amostra: mediana, média geométrica e centro. As propriedades destes métodos e o seu desempenho sobre dados reais são discutidos e é feita a sua comparação com outros métodos.

Idioma: Português

Tipo (Avaliação Docente): Científica

Nº de páginas: 13