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毛里齐奥·维奇

主分类分析：生成一致性树状图的方法及其在三向数据中的应用。 （英语） Zbl 1042.62568号

计算。统计数据分析。 27，第3号，311-331（1998）.
摘要：三向数据集是观察数据的结果，具有三种模式：单位、变量和场合。在其他两种模式的基础上对一种模式的元素进行分类通常很有用。这被称为三向数据集的一种模式分类（OMC），它可以被视为一组层次分类的综合，每个层次分类都是通过将层次算法应用于三向数据集中的两种模式矩阵来定义的（如有必要，在标准化变量之后）。例如，根据变量和场合对单元进行的OMC是通过根据不同场合的变量对相同单元进行聚类而定义的一组层次分类的共识；即在不同场合观察到的相同多元单位的分类。本文将考虑最后一种情况。许多共识方法可以用来实现三方数据集的OMC，然而，分层分类的集合往往很宽，其中一些是不同的，因此单个综合通常不能代表整个集合。这可能是因为在观察到的三向数据集中，有几组相似的层次分类，即由树状图组成，这些树状图在不同的场合部分或完全重复，没有系统性差异。因此，可以为相似分类的每个子集定义一致分类。此外，当针对不同时间情况对一组分类使用单一共识时，通常会观察到关于该组分类演变的有意义信息丢失。为了克服这些困难，我们提出了三向数据集的主要分类分析。PRINCLA的想法是找到几个不可观察的层次分类，称为主分类，每个主分类都定义为加权平均层次分类。没有一对主分类是用同一原始层次分类的贡献来计算的。

引用于1文件

MSC公司：

62H30型 分类和区分；聚类分析（统计方面）

关键词：

层次聚类分析;共识分类;三向数据集

软件：

MAPCLUS公司;Indclus公司
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{M.Vichi}，计算。统计数据分析。27，第3号，311--331（1998；Zbl 1042.62568）
全文： 内政部

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