Home
Giới thiệu
Tài khoản
Đăng nhập
Quên mật khẩu
Đổi mật khẩu
Đăng ký tạo tài khoản
Liệt kê
Công trình khoa học
Bài báo trong nước
Bài báo quốc tế
Sách và giáo trình
Thống kê
Công trình khoa học
Bài báo khoa học
Sách và giáo trình
Giáo sư
Phó giáo sư
Tiến sĩ
Thạc sĩ
Lĩnh vực nghiên cứu
Tìm kiếm
Cá nhân
Nội dung
Góp ý
Hiệu chỉnh lý lịch
Thông tin chung
English
Đề tài NC khoa học
Bài báo, báo cáo khoa học
Hướng dẫn Sau đại học
Sách và giáo trình
Các học phần và môn giảng dạy
Giải thưởng khoa học, Phát minh, sáng chế
Khen thưởng
Thông tin khác
Tài liệu tham khảo
Hiệu chỉnh
Số người truy cập: 109,373,885
Clustering of Questionnaire Based on Features Extracted by Geometric Algebra
Tác giả hoặc Nhóm tác giả:
Minh Tuan Pham, Kanta Tachibana, Eckhard Hitzer, Tomohiro Yoshikawa, and Takeshi Furuhashi
Nơi đăng:
SCIS\&ISIS 2008, Nagoya, Japan, 17-21;
S
ố:
FR-G2-2;
Từ->đến trang
: 798-803;
Năm:
2008
Lĩnh vực:
Công nghệ thông tin;
Loại:
Bài báo khoa học;
Thể loại:
Quốc tế
TÓM TẮT
Clustering is one of the most useful methods to understand similarity among data. However, most conventional clustering methods do not pay sufficient attention to geometric properties of data. Geometric algebra (GA) is a generalization of complex numbers and of quaternions, and it is able to describe spatial objects and relations between them. In this study we introduce GA to systematically extract geometric features from data. We propose a new clustering method by using various geometric features extracted with GA. We apply the proposed method to clarification of human impressions of a product. In the field of marketing, companies often carry out a questionnaire on consumers for grasping their impressions. Analyzing consumers through the obtained evaluation data enables us to know the tendency of the market and to find problems and/or to make hypotheses that are useful for the development of products. Finally, we discuss clustering results of a questionnaire with/without GA.
ABSTRACT
Clustering is one of the most useful methods to understand similarity among data. However, most conventional clustering methods do not pay sufficient attention to geometric properties of data. Geometric algebra (GA) is a generalization of complex numbers and of quaternions, and it is able to describe spatial objects and relations between them. In this study we introduce GA to systematically extract geometric features from data. We propose a new clustering method by using various geometric features extracted with GA. We apply the proposed method to clarification of human impressions of a product. In the field of marketing, companies often carry out a questionnaire on consumers for grasping their impressions. Analyzing consumers through the obtained evaluation data enables us to know the tendency of the market and to find problems and/or to make hypotheses that are useful for the development of products. Finally, we discuss clustering results of a questionnaire with/without GA.
© Đại học Đà Nẵng
Địa chỉ: 41 Lê Duẩn Thành phố Đà Nẵng
Điện thoại: (84) 0236 3822 041 ; Email: dhdn@ac.udn.vn