|
Фундаментальная и прикладная математика, 2020, том 23, выпуск 2, страницы 17–36
(Mi fpm1881)
|
|
|
|
Модели кластеризации
Р. Р. Айдагуловa, С. Т. Главацкийab, А. В. Михалёвab a Московский государственный университет им. М. В. Ломоносова
b Московский центр фундаментальной и прикладной математики
Аннотация:
Принято считать, что термин «кластеризация» (сгусток, пучок) был предложен математиком Р. Трионом. Впоследствии возник целый ряд терминов, которые рассматриваются как синонимы термина «кластерный анализ»или «автоматическая классификация». У кластерного анализа очень широкий спектр применения, его методы используются в медицине, химии, археологии, маркетинге, геологии и других дисциплинах. Кластеризация состоит в объединении в группы схожих объектов, и эта задача является одной из фундаментальных в области анализа данных. Обычно под кластеризацией понимается разбиение заданного множества точек некоторого метрического пространства на подмножества таким образом, чтобы близкие точки попали в одну группу, а дальние — в разные. Как мы покажем ниже, это требование является довольно противоречивым. Интуитивное разбиение «на глаз»использует соображение связности получаемых групп, исходя из плотности распределения точек. В данной работе предлагается метод кластеризации, основанный на этой идее.
Ключевые слова:
кластер, алгоритм, плотность, метод осреднения.
Образец цитирования:
Р. Р. Айдагулов, С. Т. Главацкий, А. В. Михалёв, “Модели кластеризации”, Фундамент. и прикл. матем., 23:2 (2020), 17–36; J. Math. Sci., 262:5 (2022), 603–616
Образцы ссылок на эту страницу:
https://www.mathnet.ru/rus/fpm1881 https://www.mathnet.ru/rus/fpm/v23/i2/p17
|
|