2025-02-22T21:35:50-05:00 DEBUG: VuFindSearch\Backend\Solr\Connector: Query fl=%2A&wt=json&json.nl=arrarr&q=id%3A%22irk-123456789-178486%22&qt=morelikethis&rows=5

2025-02-22T21:35:50-05:00 DEBUG: VuFindSearch\Backend\Solr\Connector: => GET http://localhost:8983/solr/biblio/select?fl=%2A&wt=json&json.nl=arrarr&q=id%3A%22irk-123456789-178486%22&qt=morelikethis&rows=5

2025-02-22T21:35:50-05:00 DEBUG: VuFindSearch\Backend\Solr\Connector: <= 200 OK

2025-02-22T21:35:50-05:00 DEBUG: Deserialized SOLR response

Застосування методу DRSA – непараметричного кластерного аналізу в класифікації рослинності

Розглядаються переваги застосування методу кластерного аналізу «Distance-Ranked Sorting Assembling» (DRSA) для класифікації рослинності. Використання рангів при визначенні відстаней між об'єктами забезпечує робастність і ефективність при обробці зашумованих, різнорідних фітоценотичних даних....

Full description

Saved in:

Bibliographic Details
Main Author:	Гончаренко, І.В.
Format:	Article
Language:	Ukrainian
Published:	Інститут ботаніки ім. М.Г. Холодного НАН України 2016
Series:	Український ботанічний журнал
Subjects:	Геоботаніка, екологія, охорона рослинного світу
Online Access:	http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/178486
Tags:	Add Tag No Tags, Be the first to tag this record!

id	irk-123456789-178486
record_format	dspace
institution	Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
collection	DSpace DC
language	Ukrainian
topic	Геоботаніка, екологія, охорона рослинного світу Геоботаніка, екологія, охорона рослинного світу
spellingShingle	Геоботаніка, екологія, охорона рослинного світу Геоботаніка, екологія, охорона рослинного світу Гончаренко, І.В. Застосування методу DRSA – непараметричного кластерного аналізу в класифікації рослинності Український ботанічний журнал
description	Розглядаються переваги застосування методу кластерного аналізу «Distance-Ranked Sorting Assembling» (DRSA) для класифікації рослинності. Використання рангів при визначенні відстаней між об'єктами забезпечує робастність і ефективність при обробці зашумованих, різнорідних фітоценотичних даних. Алгоритм групування об'єктів базується на ранжуванні об'єктів за індексами вільності та зв'язаності і виділенні кластерів у структурі k-NN графа. Нарощування кластерів припиняється по досягненню максимуму зв'язаності кластерів. Детально розглядаються підходи до оцінки якості класифікації фітоценотичних даних – за показниками щільності та відмежованості кластерів (фітоценонів), за кількістю диференціюючих видів. Для оцінки кореляції фітоценотичних класифікацій пропонується використовувати коефіцієнти кореляції номінальних ознак та таблиці спряженості альтернативних класифікацій. Оцінювати щільність та відмежованість фітоценонів пропонується з використанням внутрішніх індексів валідації кластерів, зокрема статистики силуетів. Запропоновано індекс CDR (compactness / distinctness ratio), який враховує співвідношення подібності описів за видовим складом всередині фітоценонів та між фітоценонами. Загальна кількість диференціюючих видів та їхня середня кількість на фітоценон використані як флористичний критерій для оцінки якості класифікації. Виділення диференціюючих видів проведено на статистичній основі з використанням індексів вірності видів. На модельних фітоценотичних наборах даних показано, що бракування перехідних описів покращує і внутрішні, і флористичні критерії якості класифікації.
format	Article
author	Гончаренко, І.В.
author_facet	Гончаренко, І.В.
author_sort	Гончаренко, І.В.
title	Застосування методу DRSA – непараметричного кластерного аналізу в класифікації рослинності
title_short	Застосування методу DRSA – непараметричного кластерного аналізу в класифікації рослинності
title_full	Застосування методу DRSA – непараметричного кластерного аналізу в класифікації рослинності
title_fullStr	Застосування методу DRSA – непараметричного кластерного аналізу в класифікації рослинності
title_full_unstemmed	Застосування методу DRSA – непараметричного кластерного аналізу в класифікації рослинності
title_sort	застосування методу drsa – непараметричного кластерного аналізу в класифікації рослинності
publisher	Інститут ботаніки ім. М.Г. Холодного НАН України
publishDate	2016
topic_facet	Геоботаніка, екологія, охорона рослинного світу
url	http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/178486
citation_txt	Застосування методу DRSA – непараметричного кластерного аналізу в класифікації рослинності / І.В. Гончаренко // Український ботанічний журнал. — 2016. — Т. 73, № 6. — С. 568-578. — Бібліогр.: 27 назв. — укр.
series	Український ботанічний журнал
work_keys_str_mv	AT gončarenkoív zastosuvannâmetodudrsaneparametričnogoklasternogoanalízuvklasifíkacííroslinností
first_indexed	2023-10-18T22:46:10Z
last_indexed	2023-10-18T22:46:10Z
_version_	1796156385156661248
spelling	irk-123456789-1784862021-02-20T01:26:37Z Застосування методу DRSA – непараметричного кластерного аналізу в класифікації рослинності Гончаренко, І.В. Геоботаніка, екологія, охорона рослинного світу Розглядаються переваги застосування методу кластерного аналізу «Distance-Ranked Sorting Assembling» (DRSA) для класифікації рослинності. Використання рангів при визначенні відстаней між об'єктами забезпечує робастність і ефективність при обробці зашумованих, різнорідних фітоценотичних даних. Алгоритм групування об'єктів базується на ранжуванні об'єктів за індексами вільності та зв'язаності і виділенні кластерів у структурі k-NN графа. Нарощування кластерів припиняється по досягненню максимуму зв'язаності кластерів. Детально розглядаються підходи до оцінки якості класифікації фітоценотичних даних – за показниками щільності та відмежованості кластерів (фітоценонів), за кількістю диференціюючих видів. Для оцінки кореляції фітоценотичних класифікацій пропонується використовувати коефіцієнти кореляції номінальних ознак та таблиці спряженості альтернативних класифікацій. Оцінювати щільність та відмежованість фітоценонів пропонується з використанням внутрішніх індексів валідації кластерів, зокрема статистики силуетів. Запропоновано індекс CDR (compactness / distinctness ratio), який враховує співвідношення подібності описів за видовим складом всередині фітоценонів та між фітоценонами. Загальна кількість диференціюючих видів та їхня середня кількість на фітоценон використані як флористичний критерій для оцінки якості класифікації. Виділення диференціюючих видів проведено на статистичній основі з використанням індексів вірності видів. На модельних фітоценотичних наборах даних показано, що бракування перехідних описів покращує і внутрішні, і флористичні критерії якості класифікації. Рассматриваются преимущества использования метода кластерного анализа «Distance-Ranked Sorting Assembling» (DRSA) в классификации растительности. Использование рангов при определении расстояний между объектами обеспечивает робастность и эффективность при обработке зашумленых, разнородных фитоценотических данных. Алгоритм группировки объектов базируется на ранжировании объектов по индексам свободности-связанности и выделении кластеров в структуре k-NN графа. Наращивание кластеров прекращается при достижении максимума связности кластеров. Подробно рассматриваются подходы к оценке качества классификации фитоценотических данных – с использованием индексов плотности-обособленности кластеров (фитоценонов) и по количеству дифференцирующих видов. Для оценки корреляции фитоценотических классификаций предлагается использовать коэффициенты корреляции номинальных признаков и таблицы сопряженности альтернативных классификаций. Оценить плотность и обособленность фитоценонов предлагается с использованием внутренних индексов валидации кластеров, в частности статистики силуэтов. Предложен индекс CDR (compactness / distinctness ratio), учитывающий соотношение сходства описаний по видовому составу внутри фитоценонов и между фитоценонами. Общее количество дифференцирующих видов и их среднее количество на фитоценон используются как флористический критерий оценки качества классификации. Выделение дифференцирующих видов проведено на статистической основе с использованием индексов верности видов. На модельных фитоценотических наборах данных показано, что браковка переходных описаний улучшает и внутренние, и флористические критерии качества классификации. Advantages of the original clustering method of DRSA, or Distance-Ranked Sorting Assembling, for vegetation classification are discussed. Using ranks in determining distances between objects provides robust clustering in case of noisy and heterogeneous phytocoenotic data. Algorithm of objects agglomeration is based on ranking objects by the indices of freeness and connectedness as well as on assessing clusters within k-NN graph’s framework. Clusters are assembled iteratively for some time to be finalized at the maximum of cluster’s connectivity. We also consider in detail approaches to assess classification quality of phytocoenotic dataset including degree of cluster’s (phytocoenon) compactess-distinctness and amount of differential species. We propose using nominal correlation coefficients to evaluate concordance of phytocoenotic classifications and contingency tables to compare frequencies of common releves between different classifications. Phytocoenon’s compactness and distinctness are evaluated using well-known internal cluster validation indices, e.g. silhouette statistics. We introduced CDR-index (compactness / distinctness ratio) which is calculated from the score of average similarity of within-phytocoenon and between-phytocoenons releves. Total amount of faithful (differential) species and average amount of them per phytocoenon as floristic index of partitioning quality were used. We classified differential species on a statistical basis calculating specied-to-cluster fidelity index and selecting species with fidelity above defined fidelity’s threshold. Using the sample phytocoenotic datasets we proved that both internal and floristic indices of classification quality improve after the exclusion of transient releves with ecotonic species composition. In the DRSA method, noise detection is carried out during cluster agglomeration; this objectifies rejecting ecotonic releves according to Braun-Blanquet approach as well as increases amount of differential species and thus improves phytocoenons interpretability. 2016 Article Застосування методу DRSA – непараметричного кластерного аналізу в класифікації рослинності / І.В. Гончаренко // Український ботанічний журнал. — 2016. — Т. 73, № 6. — С. 568-578. — Бібліогр.: 27 назв. — укр. 0372-4123 DOI: http://dx.doi.org/10.15407/ukrbotj73.06.568 http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/178486 uk Український ботанічний журнал Інститут ботаніки ім. М.Г. Холодного НАН України

Застосування методу DRSA – непараметричного кластерного аналізу в класифікації рослинності

Similar Items