Métodos de classificação baseados em estatísticas de tendência central

• Type: Chapter or Part of a Book
• Date: 1995

Authors

Fernando Nicolau (Author) Other; Fernanda Campos de Sousa (Author) FEUP

Book

Title: Bom Senso e Sensibilidade - Traves Mestras da Estatística

Pages: 583-595

Publisher: Edições Salamandra

Other information

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.

Language: Portuguese

Type (Professor's evaluation): Scientific

No. of pages: 13