Skip to main content

Login for students

Login for employees

Publication detail

Grafické metody v EA, CA a PCA pro analýzu vícerozměrných dat
Year: 2006
Type of publication: článek ve sborníku
Name of source: Aktuální problémy pedagogiky ve výzkumech studentů doktorských studijních programů IV. Sborník příspěvků z IV. ročníku studentské vědecké konference
Publisher name: Votobia
Place: Olomouc
Page from-to: 269-275
Titles:
Language Name Abstract Keywords
cze Grafické metody v EA, CA a PCA pro analýzu vícerozměrných dat Vícerozměrná data jsou většinou reprezentovaná maticí s n objekty v řádcích a m atributy ve sloupcích. Cílem analýzy je často nalezení skrytých vazeb a struktur jak v objektech tak i v atributech. Grafy exploratorní analýzy dat (EA) umožňují rychlé pochopení a posouzení podobnosti či výjimečnosti jednotlivých objektů, stejně tak i pochopení vztahů mezi atributy. Některé metody vícerozměrné analýzy (např. shluková analýza (CA) nebo analýza hlavních komponent (PCA)) umožňují seskupit objekty i atributy do shluků nebo najít latentní atributy ? i zde lze s úspěchem použít grafické zobrazení. Cílem této práce je ukázat využití grafických metod v exploratorní i vícerozměrné analýze dat. Grafické metody, exploratorní analýza, shluková analýza, analýza hlavních komponent
eng Graphical Methods in EA, CA AND PCA for Multidimensional Data Analysis Multidimensional data are usually represented by the matrix with n objects in rows and m attributes in columns. The aim of the analysis is to find the hidden relations and structures in the objects and attributes. Diagrams of the exploratory data analysis (EA) allow quick understanding and evaluating of similarity or exceptionality of the objects or understanding of relationships among the attributes. Some methods of multidimensional data analysis (e.g. cluster analysis (CA) or principal component analysis (PCA)) allows to set objects or attributes into clusters or find the latent attributes ? in this case is also possible to use the graphical methods. The aim of this paper is to show the usage of graphical methods in exploratory and multidimensional data analysis. Graphical methods, exploratory analysis, cluster analysis, principal component analysis