Wyniki wyszukiwana dla hasla 83078 P3200150 P3200150 ------------------------ nak, że współobecności są silniejszym wskaźnikiem podobieństwa, niP3200151 230 lAlUllij-;, SJ.U Picn 230 lAlUllij-;, SJ.U Picn Po Na tej relacji opiera się P3200152 Spośród wymienionych czterech wskaźników podobieństwa najczyściej sio suwane są współczynniP3200153 1 1 234 4. Analua skopią « (b+c)+J a> .-JŁtiL, jo = (6+c) ^ "&quoP3200154 236 Powyższy wynik ujawnia pewien paradoks (ang. spccicsubundunceparadox) p lega on na tym,P3200155 238 4. Anuli; VŁń skupii:il Manty ego (1986), który rozważa możliwość grupowania krajóP3200156 240 4. Analiza skupię 240 4. Analiza skupię (4.49) jest często stosowaną w badaniach ekologP3200157 242 i^nalizask^eń 3) w przypadku zmiennej binarnej pożądane jest wykluczenie skojarzeń negaP3200158 244 4. Analiza skupień 4.4. Podobieństwo cech i jego pomiar 244 4. Analiza skupień GrupowanP3200159 246 4. Analiza skupie, Liczebności n. oraz n, nazywamy liczebność iami brzegowymi. PodstawąP3200160 248 4. Analiza skupień zależność będzie osiągnięta, gdy liczebności skoncentrują się wzdłużP3200161 250 .lAnali^k^.. ujemnym . • Współczynnik powiązania Yulea (ang. coęfficient of colligationP3200162 252 4 Analizą skupią, Współczynnik skojarzenia oraz współczynnik korelacji (p jk można równP3200163 ----------- Utworzymy macierz N = {nik}, wpisując na przekątnej liczby obecności c chy n ■,P3200164 256 4. Analiza skupień zbędne, aby poprawnie wyznaczać mierniki odległości taksonomicznej. P3200165 • B—xj. co powoduje, że x] = 1, s(jc]) = v{x|), a 2 Jej, = n, •P3200166 --4. Analizasku^ Przyjmując więc, że stan wyjściowy to uznanie wszystkich n obiektów zbioruP3200167 262 4 AnaJiza bk. “Pień i tworzy się pierwszą grupę z tych dwóch najbliższych sobie jeP3200168 264 4. Analiza skupień • Wyszukujemy w macierzy najmniejszą odległość między dwoma obiektamP3200169 266 4 Aiuili/j kituple|) 5,1 i 6,78 4,05 3,18 oraz8,375,65 J jest właśnie 3,18. Wyniki łączWybierz strone: [
5 ] [
7 ]
