Аннотация:
Рассматривается задача классификации (или таксономии) ZkZk-разбиения выборки объектов {Q}{Q} на классы эквивалентных объектов. Исходной информацией являются результаты решения ZkZk алгоритмами классификации Akν из некоторой конечной совокупности {Akν}. Алгоритмы Akν классифицируют {Q}, вообще говоря, на различное число классов. Предлагается метод нахождения оптимальных коллективных решений задачи Zk на основе результатов решения Zk алгоритмами Akν.
\RBibitem{Rya82}
\by В.~В.~Рязанов
\paper О синтезе классифицирующих алгоритмов на конечных множествах алгоритмов классификации (таксономии)
\jour Ж. вычисл. матем. и матем. физ.
\yr 1982
\vol 22
\issue 2
\pages 429--440
\mathnet{http://mi.mathnet.ru/zvmmf5719}
\mathscinet{http://mathscinet.ams.org/mathscinet-getitem?mr=655775}
\zmath{https://zbmath.org/?q=an:0529.68050}
\transl
\jour U.S.S.R. Comput. Math. Math. Phys.
\yr 1982
\vol 22
\issue 2
\pages 186--198
\crossref{https://doi.org/10.1016/0041-5553(82)90049-0}
Образцы ссылок на эту страницу:
https://www.mathnet.ru/rus/zvmmf5719
https://www.mathnet.ru/rus/zvmmf/v22/i2/p429
Эта публикация цитируется в следующих 8 статьяx:
В. Б. Бериков, “Модель и метод построения разнородного кластерного ансамбля”, Автомат. и телемех., 2022, № 12, 89–107; V. B. Berikov, “Model and method for constructing a heterogeneous cluster ensemble”, Autom. Remote Control, 83:12 (2022), 1944–1958
Vladimir Vasilevich Ryazanov, Recent Applications in Data Clustering, 2018
V. B. Berikov, “A Probabilistic Model of Fuzzy Clustering Ensemble”, Pattern Recognit. Image Anal., 28:1 (2018), 1
V. B. Berikov, “Construction of an optimal collective decision in cluster analysis on the basis of an averaged co-association matrix and cluster validity indices”, Pattern Recognit. Image Anal., 27:2 (2017), 153
Д. П. Ветров, Д. А. Кропотов, А. А. Осокин, “Автоматическое определение количества компонент в EM-алгоритме восстановления смеси нормальных распределений”, Ж. вычисл. матем. и матем. физ., 50:4 (2010), 770–783; D. P. Vetrov, D. A. Kropotov, A. A. Osokin, “Automatic determination of the numbers of components in the EM algorithm for the restoration of a mixture of normal distributions”, Comput. Math. Math. Phys., 50:4 (2010), 733–746
В. А. Перепелица, Ф. Б. Тебуева, “Задачи дискретной оптимизации с интервальными параметрами”, Ж. вычисл. матем. и матем. физ., 50:5 (2010), 836–847; V. A. Perepelitsa, F. B. Tebueva, “Discrete optimization problems with interval parameters”, Comput. Math. Math. Phys., 50:5 (2010), 795–804
А. С. Бирюков, В. В. Рязанов, А. С. Шмаков, “Решение задач кластерного анализа коллективами алгоритмов”, Ж. вычисл. матем. и матем. физ., 48:1 (2008), 176–192; A. S. Biryukov, V. V. Ryazanov, A. S. Shmakov, “Solving clusterization problems using groups of algorithms”, Comput. Math. Math. Phys., 48:1 (2008), 168–183
М. Б. Айдарханов, “О некоторых метрических свойствах пространства классификации”, Ж. вычисл. матем. и матем. физ., 31:1 (1991), 169–173; M. B. Aidarkhanov, “Some metric properties of the space of classifications”, U.S.S.R. Comput. Math. Math. Phys., 31:1 (1991), 123–126