Self-Organizing Map and clustering algorithms for the analysis of occupational accident databases

A data analysis method for occupational accident databases. The approach is based on the joint use of Kohonen’s SOM and k-means clustering. The novelty aspect is the visualization capability offered to the analyst. The method was applied to accidents occurred in the Italian wood processing industry.

Self-Organizing Map and clustering algorithms for the analysis of occupational accident databases / Palamara F.; Piglione F.; Piccinini N.. - In: SAFETY SCIENCE. - ISSN 0925-7535. - STAMPA. - 49:8-9(2011), pp. 1215-1230.

SFX


Titolo: Self-Organizing Map and clustering algorithms for the analysis of occupational accident databases
Autori: 
PALAMARA, FEDERICA
PIGLIONE, Federico
PICCININI, Norberto
Data di pubblicazione: 2011
Rivista: 
SAFETY SCIENCE  
Digital Object Identifier (DOI): http://dx.doi.org/10.1016/j.ssci.2011.04.003
Appare nelle tipologie:1.1 Articolo in rivista

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http://hdl.handle.net/11583/2426396

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