Search for: [Abstrakt = "Podejście zagregowane \(wielomodelowe\) dotychczas z dużym powodzeniem stosowane było w dyskryminacji w celu podniesienia dokładności klasyfikacji. W ostatnich latach analogiczne propozycje pojawiły się w taksonomii, aby zapewnić większą poprawność i stabilność wyników grupowania. Stabilność algorytmu taksonomicznego w odniesieniu do niewielkich zmian w zbiorze danych czy też parametrów algorytmu jest pożądaną cechą algorytmu. Głównym celem artykułu jest porównanie stabilności zagregowanych algorytmów taksonomicznych opartych na macierzy współwystąpień oraz zbadanie relacji, jakie zachodzą między stabilnością a dokładnością."]
