The effect of data standardization in cluster analysis

Autores

  • André Luiz Nogueira , Instituto Federal de Sergipe (IFS) /Instituto de Pesquisas Energéticas e Nucleares (IPEN/CNEN-SP)

    DOI:

    https://doi.org/10.15392/bjrs.v9i1A.1324

    Palavras-chave:

    cluster analysis, INAA, neural network, standardization.

    Resumo

    The application of multivariate techniques to experimental results requires a responsibility on behalf of the researcher to understand, evaluate and interpret their results, especially the ones that are more complex. In this work, the impact of three standardization techniques on the formation of clusters by the Kohonen neural network were studied. The techniques studied were logarithm (log10), generalized-log and improved min-max. The studies were performed using two databases consisting of 298 and 146 samples and containing the mass fractions of As, Na, K, La, Yb, Lu, U, Sc, Cr, Fe, Cs, Eu, Tn, Hf and Th, determined by neutron activation analysis. The results were evaluated using validation indices.

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    Publicado

    30-04-2021

    Edição

    v. 9 n. 1A (2021): ENAN / 2019

    Seção

    The Meeting on Nuclear Applications (ENAN) 2019

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