SOMOL, Petr, Pavel PUDIL, Ondřej ČÁSTEK a Jana POKORNÁ. Improved Model for Attribute Selection on High-Dimensional Economic Data. In Dr Phil Dover, Dr Sam Hariharan and Dr. Michael Cummings. Proceedings of the 2nd International Conference on Management, Leadership and Governance ICMLG 2014. 1. vyd. Reading (UK): Academic Publishing International Limited, 2014, s. 276-285. ISBN 978-1-909507-99-9.
Další formáty:   BibTeX LaTeX RIS
Základní údaje
Originální název Improved Model for Attribute Selection on High-Dimensional Economic Data
Autoři SOMOL, Petr (203 Česká republika, garant), Pavel PUDIL (203 Česká republika), Ondřej ČÁSTEK (203 Česká republika, domácí) a Jana POKORNÁ (203 Česká republika, domácí).
Vydání 1. vyd. Reading (UK), Proceedings of the 2nd International Conference on Management, Leadership and Governance ICMLG 2014, od s. 276-285, 10 s. 2014.
Nakladatel Academic Publishing International Limited
Další údaje
Originální jazyk angličtina
Typ výsledku Stať ve sborníku
Obor 50600 5.6 Political science
Stát vydavatele Velká Británie a Severní Irsko
Utajení není předmětem státního či obchodního tajemství
Forma vydání tištěná verze "print"
Kód RIV RIV/00216224:14560/14:00073551
Organizační jednotka Ekonomicko-správní fakulta
ISBN 978-1-909507-99-9
ISSN 2049-6818
UT WoS 000340523100036
Klíčová slova anglicky Corporate Competitiveness; Financial Performance; Non-linear Regression; Feature Selection; Statistical Pattern Recognition
Příznaky Mezinárodní význam, Recenzováno
Změnil Změnil: doc. Ing. Ondřej Částek, Ph.D., učo 4209. Změněno: 23. 5. 2017 12:47.
Anotace
This paper represents a continuation of our previous results, which were closely linked to the topic of automated search for factors of corporate competitiveness. The main goal remains to demonstrate a significant mutual dependency between corporate competitiveness (characterized mainly by their financial performance) and a group of selected characteristics describing these companies. Such characteristics can be regarded as competitiveness factors. Characteristics are generally not mutually independent, thus factors have to be selected in multidimensional space. Compared to our previous work presented at ICMLG 2013 in Bangkok, we analyse here a more precise and larger dataset of enterprises from the Czech Republic and, moreover, with a higher dimensionality (with more variables or features). This paper presents both the new improved algorithms for using the regression model in the search for key factors of corporate competitiveness and also new results achieved with this larger dataset.
Návaznosti
GAP403/12/1557, projekt VaVNázev: Přístupy k identifikaci faktorů výkonnosti podniků s důrazem na metody výběru příznaků ve statistickém rozpoznávání.
VytisknoutZobrazeno: 26. 4. 2024 10:57