corpora: CEN

text:
Wicepremier Zyta Gilowska chce, aby posłowie jeszcze przed wakacjami poselskimi zajęli się pilnym projektem ustawy o finansach publicznych.

Formalnie ostatnie posiedzenie Sejmu przed wakacjami zaplanowane jest na 6 lipca.

Tegoroczny urlop poselski będzie trwać 46 dni (do 22 sierpnia).

Minister Gilowska chce skrócić go o co najmniej 4 dni.

"Jeśli w poniedziałek wpłynie do Sejmu projekt ustawy o finansach publicznych, zwołam dodatkowe posiedzenie.

Zacznie się ono 10 lipca" - potwierdza marszałek Sejmu Ludwik Dorn.

Projekt ustawy o finansach publicznych zakłada on m.in. likwidację trzech tysięcy zakładów budżetowych oraz tysiąca gospodarstw pomocniczych.

W rezultacie, w ciągu dwóch lat, budżet państwa może zaoszczędzić nawet 10 mld zł.

"Jawność finansów publicznych to najskuteczniejszy sposób walki z bałaganem, marnotrawstwem, korupcją, bezmyślnością i niedołęstwem" - tłumaczy Zyta Gilowska.


corpora: wikisources-pl

text:
←Tom II Rozdział siedemnasty Faraon

Tom II

Rozdział osiemnasty

Bolesław Prus Tom II Rozdział dziewiętnasty→

Dnia piętnastego Hator, około siódmej rano, kilkudziesięciu konnych Libijczyków ostrym kłusem przejechało dolinę.

Chwilę odpoczęli około hut, rozejrzeli się, a nie spostrzegłszy nic podejrzanego zawrócili do swoich.

Otoczony kłębami żółtawego kurzu, z wolna posuwał się libijski korpus niby kilkuwiorstowy wąż upstrzony niebieskimi, białymi i czerwonymi plamami.

Libijczycy głośno śmieli się coś wykrzykując; prawdopodobnie złorzeczyli wodzowi.

- Podsunąć rezerwy - rzekł książę.

- Spojrzyj no - zwrócił się do jednego z adiutantów - czy lewe skrzydło już gotowe.

Libijscy procarze zaczęli cofać się zasypując kamieniami maszerujących Egipcjan.

Ale choć coraz upadał jakiś żołnierz, kolumny szły, ciągle szły z wolna, porządnie: raz... dwa!...

Raz... dwa!...

- Żyj wiecznie, wodzu nasz!...

Spiekota była nieopisana.

Książę wytężył wzrok i ucho starając się przeniknąć ścianę pyłu.

Czekał... czekał...

Nagle wykrzyknął z radości: środkowy tuman zachwiał się i posunął trochę naprzód.

- No - rzekł śmiejąc się Patrokles - teraz sam beknie ten złodziej baranów!...

Pentuer zastąpił drogę księciu.

- Wasza dostojność nie możesz ścigać zbiegów!...

- Za godzinę wrócimy z nimi...

Tylko rękę wyciągnąć... - szemrali jezdni Azjaci.

- Patrokles...

Tutmozis... zostawiam wam wojsko... - zawołał następca.

- Odpocznijcie, a ja tu zaraz wrócę...

Spiął konia i pojechał truchtem, grzęznąc w piasku, a za nim ze dwudziestu jezdnych i Pentuer.

- Ty tu po co, proroku? - zapytał go książę.

- Prześpij się lepiej...

Oddałeś nam dzisiaj ważne usługi...

- Może jeszcze się przydam - odparł Pentuer.

- Ale zostań... rozkazuję ci...

- Najwyższa rada poleciła mi na krok nie odstępować waszej dostojności.

Następca gniewnie otrząsnął się.

- A jeżeli wpadniemy w zasadzkę? - spytał.

- I tam nie opuszczę cię, panie - rzekł kapłan.

góra strony


Marek Walesiak Akademia Ekonomiczna im. Oskara Langego we Wrocławiu OCENA STABILNOŚCI WYNIKÓW KLASYFIKACJI Z WYKORZYSTANIEM ANALIZY REPLIKACJI l.

Wprowadzenie W typowym studium klasyfikacyjnym wyodrębnia się siedem etapów (por. np. [Milligan 1996, s. 342-343], [Walesiak 2005]): wybór obiektów i zmien nych charakteryzujących obiekty do klasyfikacji, wybór fonnuły nonnalizacji wartości zmiennych, wybór miary odległości, wybór metody klasyfikacji, usta lenie liczby klas, ocena wyników klasyfikacji, opis (interpretacja) i profilowa nie klas.

Ocenę wyników klasyfikacji można przeprowadzić m.in. wykorzystując analizę replikacji.

Replikacja dotyczy przeprowadzenia procesu klasyfikacji zbioru,obiektów na podstawie dwóch prób wylosowanych z danego zbioru da nych, a następnie poddania ocenie zgodności otrzymanych rezultatów.

Poziom zgodności wyników dwóch podziałów oceniany zazwyczaj z wykorzystaniem skorygowanego indeksu Randa odzwierciedla poziom stabilności przeprowa dzonej klasyfikacji zbioru obiektów.

2.

Procedura analizy replikacji Fonnalnie analizę replikacji zaproponowano w pracach [McIntyre, Blash field 1980] oraz [Morey, Blashfield, Skinner 1983].

Procedura replikacji skła da się z następujących etapów [Breckenridge 2000, s. 262-263], [Milligan 1996, s. 368-369], [Gordon 1999, s. 184]: 1.

Podzielić losowo zbiór danych (zbiór n obiektów opisanych m zmienny mi) na dwa podzbiory A (podstawowy) i B (replikacyjny) opisane tym samym zbiorem zmiennych.

68 Marek Walesiak 2.

Zastosować wybraną metodę klasyfikacji (np. metodę k-średnich, k-me doidów, hierarchiczne metody aglomeracyjne) do podziału zbioru A na ustalo ną liczbę klas u.

Wcześniej należy podjąć decyzję dotyczącą wyboru formuły normalizacji wartości zmiennych, miary odległości oraz liczby skupień.

Wy znaczyć dla danych metrycznych środki ciężkości (centroids) dla poszczegól nych klas lub obiekty reprezentatywne dla klas (usytuowane centralnie zwane "centrotypes" lub "medoids") dla danych metrycznych lub niemetrycznych.

Obiektem usytuowanym centralnie w klasie (medoid) jest ten, dla którego su ma odległości od pozostałych obiektów danej klasy jest najmniejsza.

3.

Tę sarną procedurę klasyfikacyjną zastosować do podziału zbioru B na u klas.

4.

Obliczyć odległości obiektów ze zbioru B od środków ciężkości klas lub od obiektów usytuowanych centralnie w klasach wyznaczonych na podstawie podzbioru A. Przydzielić obiekty z podzbioru B do klas zawierających najbliż szy środek ciężkości (najbliższą medoidę).

Prowadzi to do podziału podzbioru B na nie więcej niż u klas.

Otrzymujemy podział zbioru B na klasy na podsta wie charakterystyk (środki ciężkości lub medoidy) zbioru A.

5.

Powtórzyć kroki 1-4 S razy (S -liczba symulacji).

6.

Obliczyć, np. za pomocą skorygowanej miary Randa (zob. [Hubert, Ara bie 1985]), średnią zgodność wyników dwóch podziałów podzbioru B. Poziom zgodności wyników dwóch podziałów podzbioru B odzwierciedla poziom sta bilności przeprowadzonej klasyfikacji zbioru obiektów.

3.

Analiza replikacji w pakiecie clusterSim środowiska R Procedura służąca ocenie wyników klasyfikacji (analiza replikacji) zawarta jest w pakiecie clusterSim (tabela 1).

Pakiet clusterSim l dostępny jest na stronie http://www.

R-project.org oraz na stronie http://www.ae.jgora.pllkeii/ clusterSim.

Funkcja replication.

Mod pakietu clusterSim umożliwia wykorzysta nie w analizie replikacji: - danych metrycznych i niemetrycznych, -środków ciężkości klas (dla danych metrycznych) lub obiektów reprezen tatywnych dla klas (dla danych metrycznych lub niemetrycznych), - 11 formuł normalizacji wartości zmiennych dla danych metrycznych, 7 miar odległości dla danych ilorazowych, 5 dla danych przedziałowych i mieszanych, po l dla danych porządkowych i nominalnych wielostanowych i 10 dla danych binarnych, - 9 metod klasyfikacji.

l Charakterystykę wybranych elementów pakietu autorstwa M. Walesiaka i A. Dudka zawie ra artykuł [Walesiak, Dudek 2006].

69 Ocena stabilności wyników klasyfikacji ...

Tabela l Analiza replikacji z wykorzystaniem składni funkcji replication.

Mod pakietu c1usterSim replication.

Mod{x, v=Um ll , u=2, centrotypes="centroids" , normalization=NULL, distance=NULL, method="kmeans" , 8=10, fixedAsample=NULL) danych v typ danych: metryczne (" r" ilorazowe, "i" przedziałowe, "m" mieszane), niemetryczne ("0" porządkowe, "n" - nominalne wielostanowe, "b" binarne) lU liczba klas centrotypes , IIcentroids" I "medoids l1 formuły normalizacyjne dla danych metrycznych: dane ilorazowe: "nO" bez normalizacji, "n6" (x/sd), "n7" - (x/range), "na" - (x/max), "n9" - (x/mean), "nlO" - (x/sum

), "nl1" - x/sqrt(SSQ) dane przedziałowe lub mieszane (ilorazowe i przedziałowe): "nO" - bez normalizacji, "nl" - (x-mean)/sd, "n2" - (x-Me)/MAD, "n3" - (x-mean)/ range, "n4" - (x-min)/range, "nS" - (x-mean)/max[abs(x-mean)] normalization distance NULL dla metody k-średnich (" kmeans"), Miary odległości dla danych: I ilorazowych: "dl" - miejska, "d2" - Euklidesa, "d3" - Czebyszewa , (max), "d4" -kwadrat Euklidesa, "dS" -GDMI, "d6"

Canberra,"d7" - Braya-Curtisa; przedzialowych i mieszanych: "dl", "d2", "d3", "d4", "dS"; porządkowych: "da" -GDM2; nominalnych wielostanowych: "d9" - Sokala i Michenera; binarnych: "bl" =Jaccarda; "b2" =Sokala i Michenera; "b3" =Sokala .

i Sneatha (1); "b4" = Rogersa i Tanimoto; "bS" =Czekanowskiego; "b6" =Gowera i Legendre (I); "b7" == Ochiai; "ba" =Sokala i Sneatha (2); "b9" =Phi Pearsona; "blO" =Gowera i Legendre (2) method metoda klasyfikacji: k-średnich (" kmeans" -domyślnie), najbliższego sąsiada (" single"), najdalszego sąsiada (" compl ete"), średniej grupowej l ("average"), ważonej średniej grupowej ("mcquittY"),medianowej l ("median"), centroidalnej ("centroid"), Warda ("Ward"), k-medoidów i ("pam") liczba symulacji 8 numery obiektów dobrane losowo do podzbioru

A (NULL) lub numery i obiektów dobrane arbitralnie do podzbioru A IfixedAsample ~ Źródło: opracowanie własne.

•• 70 Marek Walesiak 4.

Przykładowe składnie poleceń z wykorzystaniem funkcji replication.

Mod pakietu clusterSim Za pomocą trójwymiarowej zmiennej losowej o rozkładzie normalnym wy generowano po 30 obserwacji dla pięciu skupień słabo separowalnych o wy dłużonym kształcie.

Przyjęto następujące wektory wartości oczekiwanych dla skupień (4,5; 4,5; 4,5), (-2, 2, -2), (2, -2,2), (O, O, O), (-4,5; -4,5; -4,5) oraz identyczne macierze kowariancji L (a jj = 1, a jl =0,9) (rys. 1).

-6 -4 -2 O 2 4 6 6 4 2 o -2 --''4 -6 • .

..j.1" fi ,.y• •• ..

.o:ł-• :.,.

q .

1- < ..

..i'' .

.,: .

..

J ..

* • .....

..y.''

• , ,.,..

.,,''* d· !

I ,: I" .,.

.

V2 .

.

ti''ł .."".

.

.., I'' .~'' .''

.~..

....

''P'' ..

., .

:r .''!

..

• • 4" ''r''=· .....

:''.

.

Aj \\ .

•.

• I.

• lit.

'' I :.,.

...."

...

."..,r ...c ..

''Ii V3 6 4 2 O VI -2 -4 -6 ,.

..ł" -r ...

.

f 1 -r .

."..

~~ .

.: ~..

...

._ :..r _,e.

łl.!

.

''.

• J!> 6 :r:I 4 ~''J 2 O ..# .~.

-2 JW- .-.''

t -4 :II -6 I -6 -4 -2 O 2 4 6 -6 -4 -2 O 2 4 6 Rys. l. 150 obserwacji trzech zmiennych w układach dwuwymiarowych Źródło: opracowanie własne z wykorzystaniem programu R.

Oceny podziału zbioru 150 obiektów na pięć przeprowadzono wykorzystu jąc funkcję replication.

Mod z pakietu clustersim.

71 Ocena stabilności wyników klasyfikacji ...

Przykład l > 1ibrary(cluster8im) > x <- read.csv2("C:/dane.csv", header=TRUE, strip.white=TRUE, row.names=l) > x <- as.matrix(x) > options(OutDeC = ",") > w <- replication.MOd(x, v="i", u=S, centrotypes="centroids", normalization=NULL, distance="dS", rnethod="pam", 8=10, fixedAsample=NULL) > print(w$cRand) W wyniku zastosowania tej procedury otrzymuje się: [1] 0,950652.

Zatem wartość skorygowanego indeksu Randa świadczy o wysokiej stabil ności podziału zbioru 150 obiektów na pięć klas.

Zdecydowana większość funkcji programu R zwraca złożone obiekty lub li sty zawierające wiele informacji wygenerowanych przez wykonywany algo rytm.

Funkcja rep1ication.

Mod pakietu clusterSim wywołana polece niem names (w) zawiera: A -trójwymiarową tablicę zawierającą macierze danych dla podzbioru obiektów typu A w poszczególnych symulacjach (pierwszy wymiar oznacza numer symulacji, drugi numer obiektu, a trzeci numer zmiennej), B -trójwymiarową tablicę zawierającą macierze danych dla podzbioru obiektów typu B w poszczególnych symulacjach (pierwszy wymiar oznacza numer symulacji, drugi numer obiektu, a trzeci numer zmiennej), cE?ntroid -trójwymiarową tablicę zawierającą środki ciężkości u klas dla podzbioru obiektów typu A w każdej symulacji (pierwszy wymiar oznacza nu mer symulacji, drugi numer klasy, a trzeci numer zmiennej), medoid -trójwymiarową tablicę zawierającą obserwacje na obiektach re prezentatywnych dla u klas i podzbioru obiektów typu A w każdej symulacji (pierwszy wymiar oznacza numer symulacji, drugi numer klasy, a trzeci numer zmiennej), clusteringA -dwuwymiarową tablicę zawierającą

zaklasyfikowanie obiektów podzbioru A w poszczególnych symulacjach (pierwszy wymiar ozna cza numer symulacji, drugi zaś numer obiektu), clusteringB -dwuwymiarową tablicę zawierającą zaklasyfikowanie obiektów podzbioru B w poszczególnych symulacjach (pierwszy wymiar ozna cza numer symulacji, drugi zaś numer obiektu), c1usteringBB dwuwymiarową tablicę zawierającą zaklasyfikowanie obiektów podzbioru B w poszczególnych symulacjach zgodnie z krokiem 4 procedury (pierwszy wymiar oznacza numer symulacji, drugi zaś numer obiektu),

72 Marek Walesiak cRand -średnią wartość skorygowanego indeksu Randa obliczoną dla S sy mulacji.

Wydanie polecenia np. print (w$centroid) spowoduje wypisanie trój wymiarowej tablicy zawierającej środki ciężkości u klas dla podzbioru obiek tów typu A. Zapisanie środków ciężkości klas w osobnym pliku na dysku, zgodnie z formatem csv, wymaga dodania do składni polecenia: > write.table«w$centroid), file="C:/w_centroid.csv", sep=;"i", dec=",", col.narnes=FALSE) 5.

Podsumowanie W artykule na podstawie anglojęzycznej literatury przedmiotu zaprezento wano procedurę analizy replikacji służącą ocenie wyników klasyfikacji, scha rakteryzowano możliwości funkcji replication.

Mod pakietu clusterSim realizującej analizę replikacji, a także zaprezentowano przykładowe składnie poleceń (procedury) pozwalające potencjalnemu użytkownikowi na realizację analizy replikacji w zagadnieniu klasyfikacji.

Literatura Breckenridge J.N. [2000], Validating Cluster Analysis: Consistent Replication and Symmetry, "Multivariate Behavioral Research", 35 (2).

Gordon A.D. [1999], Classification, Chapman and HaIl/CRC, London.

Hubert L., Arabie P.

[1985], Comparing Partitions, "Journal of Classification", vol.

2, nr I.

Mclntyre R.M., Blashfield R.K. [1980], A Nearest-centroid Techniquefor Evaluating the Mini mum-variance Clustering Procedure, "Multivariate BehavioraI Research", 15 (2).

Milligan G.W. [1996], Clustering Validation: Results and Implicationsfor AppUed Analyses [w:] Clustering and Classijication, red. P. Arabie, LJ.

Hubert, G. de Soete, World Scientific, Singapore.

Morey L.C., Blashfield R.K., Skinner H.A. [1983], A Comparison ofCluster Analysis Techniques within a Squential Validation Framework, "Multivariate Behavioral Research", 18 (July).

Walesiak M.

[2005], Rekomendacje w zakresie strategii postępowania w procesie klasyfikacji zbioru obiektów [w:] Przestrzenno-czasowe modelowanie i prognozowanie zjawisk gospo darczych, red. A. Zeliaś, Wydawnictwo AE w Krakowie, Kraków.

Walesiak M., Dudek A.

[2006], Symulacyjna optymalizacja wyboru procedury klasyfikacyjnej dla danego typu danych - oprogramowanie komputerowe i wyniki badań [w:] Klasyfikacja i analiza danych teoria i zastosowania, red. K. Jajuga, M. Walesiak, Taksonomia 13, Pra ce Naukowe AE we Wrocławiu, Wrocław, nr 112


text:
dawić, udawić, ‘udusić’, ‘udławić’, jedyne używane od 15. do 18. w.; prasłowo; cerk. dawiti, rus.

dawka, ‘ścisk’; brak go w litew.; niem. Tod (goc.

dauths; diwans, ‘śmiertelny’, af-dauidai, o ‘znużonym’), frygijskie daos, ‘wilk’, awest. dwaidi, ‘dusili się (oba)’.