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

Palamara, Federica; Piglione, Federico; Piccinini, Norberto

doi:10.1016/j.ssci.2011.04.003

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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.

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):	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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