Управление большими системами
RUS  ENG    ЖУРНАЛЫ   ПЕРСОНАЛИИ   ОРГАНИЗАЦИИ   КОНФЕРЕНЦИИ   СЕМИНАРЫ   ВИДЕОТЕКА   ПАКЕТ AMSBIB  
Общая информация
Последний выпуск
Архив
Импакт-фактор

Поиск публикаций
Поиск ссылок

RSS
Последний выпуск
Текущие выпуски
Архивные выпуски
Что такое RSS



УБС:
Год:
Том:
Выпуск:
Страница:
Найти






Персональный вход:
Логин:
Пароль:
Запомнить пароль
Войти
Забыли пароль?
Регистрация


Управление большими системами, 2019, выпуск 78, страницы 6–22
DOI: https://doi.org/10.25728/ubs.2019.78.1
(Mi ubs990)
 

Эта публикация цитируется в 2 научных статьях (всего в 2 статьях)

Системный анализ

Определение центроидов для повышения точности порядково-инвариантной паттерн-кластеризации

А. Л. Мячинab

a Национальный исследовательский университет "Высшая школа экономики", г. Москва
b Институт проблем управления им. В. А. Трапезникова РАН, г. Москва
Список литературы:
Аннотация: Работа продолжает исследования, направленные на создание методов анализа паттернов в системе параллельных координат с независимыми от последовательности входных данных результатов. Описаны основные операции над объектами порядково-инвариантных паттерн-кластеров. Доказано утверждение о принадлежности центроида порядково-инвариантного паттерн-кластера исходному кластеру, что позволяет проводить оценку внутрикластерных расстояний «объект – центроид» в многомерном пространстве признаков. Приведены примеры выявления структурной схожести объектов в системе параллельных координат. Отмечены основные отличия методов анализа паттернов и кластерного анализа. Описана методология выявления центроида порядково-инвариантного паттерн-кластера. Предложен алгоритм объединения групп объектов на базе их структурной схожести – с одной стороны, и минимизации внутрикластерных расстояний – с другой, что позволяет повысить точность конечных результатов и частично решить проблему поиска качественно близких объектов при наличии погрешности в исходных данных. Предложенный алгоритм использует понятие внутрикластерных расстояний «объект – центроид» и удовлетворяет следующим условиям: эндогенное определение как количества, так и состава искомых групп изучаемых объектов; невысокая (относительно) вычислительная сложность; независимость исходного разбиения от изначальной последовательности входных данных. Продемонстрирована работа предложенного алгоритма на классических наборах данных. Приведены результаты тестирования и отмечено повышение точности кластеризации.
Ключевые слова: паттерн, анализ паттернов, кластерный анализ.
Финансовая поддержка Номер гранта
Национальный исследовательский университет "Высшая школа экономики"
Министерство образования и науки Российской Федерации 5-100
Статья подготовлена в результате проведения исследования в рамках Программы фундаментальных исследований Национального исследовательского университета «Высшая школа экономики» (НИУ ВШЭ) и с использованием средств субсидии в рамках государственной поддержки ведущих университетов Российской Федерации «5-100», а также при поддержке Лаборатории Теории выбора и анализа решений Института проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН.
Поступила в редакцию: 18 июня 2018 г.
Опубликована: 31 марта 2019 г.
Тип публикации: Статья
УДК: 51-74
ББК: 32.973.26-018.2
Образец цитирования: А. Л. Мячин, “Определение центроидов для повышения точности порядково-инвариантной паттерн-кластеризации”, УБС, 78 (2019), 6–22
Цитирование в формате AMSBIB
\RBibitem{Mya19}
\by А.~Л.~Мячин
\paper Определение центроидов для повышения точности порядково-инвариантной паттерн-кластеризации
\jour УБС
\yr 2019
\vol 78
\pages 6--22
\mathnet{http://mi.mathnet.ru/ubs990}
\crossref{https://doi.org/10.25728/ubs.2019.78.1}
Образцы ссылок на эту страницу:
  • https://www.mathnet.ru/rus/ubs990
  • https://www.mathnet.ru/rus/ubs/v78/p6
  • Эта публикация цитируется в следующих 2 статьяx:
    Citing articles in Google Scholar: Russian citations, English citations
    Related articles in Google Scholar: Russian articles, English articles
    Управление большими системами
    Статистика просмотров:
    Страница аннотации:270
    PDF полного текста:262
    Список литературы:40
     
      Обратная связь:
     Пользовательское соглашение  Регистрация посетителей портала  Логотипы © Математический институт им. В. А. Стеклова РАН, 2024