Автори:
М.В. Назаренко, Державний вищий навчальний заклад «Національний гірничий університет», студентка, м. Дніпропетровськ, Україна
Л.В. Саричева, кандидат фізико-математичних наук, доцент, Державний вищий навчальний заклад «Національний гірничий університет», професор кафедри геоінформаційних систем, м. Дніпропетровськ, Україна
Анотація:
Запропоновано математичну модель і метод кластеризації, що враховує інтуїтивне уявлення про групування даних, не накладаючи апріорних припущень щодо структури даних. Метод кластеризації FuzzyCluster розроблено на основі нечіткого опису, здатного функціонувати в умовах апріорної невизначеності щодо структури даних, а також такого, що враховує інтуїтивне уявлення про групування даних. Порівняння результатів кластеризації алгоритмом FuzzyCluster з алгоритмами k-means та c-means на п’яти стандартних наборах даних показує його переваги.
Список літератури:
1. Кластеризация на основе нечетких отношений. Алгоритм FuzzyRelationClustering. [Електронний ресурс]. – Режим доступу: URL: http://www.spellabs.ru/download/ FuzzyRelationClustering.doc. – Назва з екрану.
2. Б. Дюран, Кластерный анализ. / Б. Дюран, П. Оделл. Пер. с англ. Е.З. Демиденко. Под ред. А.Я. Боярского. – М.: „Статистика“, 1977. – 128 с.
3. Загоруйко Н.Г. Прикладные методы анализа данных и знаний. / Загоруйко Н.Г. –Новосибирск.: ИМ СО РАН, 1999, – 270 с.
4. Интеллектуальный анализ данных с помощью кластеризации. [Електронний ресурс]. – Режим доступу: URL: http://www.kg.ru/?page_id=183. – Назва з екрану.
5. Алгоритмы кластерного анализа. [Електронний ресурс]. – Режим доступу : URL: http://www.dea-analysis.ru/clustering-5.htm. – Назва з екрану.
6. Алгоритмы кластеризации на службе Data Mining. [Електронний ресурс]. – Режим доступу : URL: http://www.basegroup.ru/library/analysis/clusterization/datamining/. – Назва з екрану.
![]() ![]() |
|
![]() ![]() ![]() |
![]() |