Метод нечеткой кластеризации

Рассматривается метод нечеткой кластеризации при условии, что дополнение нечеткого отношения сходства является метрикой. На базе введения понятий пороговой нормы и пороговой конормы решается задача разбиения исследуемого множества на непересекающиеся кластеры. Предлагаемый метод отличается от методо...

Повний опис

Збережено в:
Бібліографічні деталі
Дата:2010
Автор: Рясная, И.И.
Формат: Стаття
Мова:Russian
Опубліковано: Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України 2010
Назва видання:Компьютерная математика
Теми:
Онлайн доступ:http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/84593
Теги: Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
Назва журналу:Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Цитувати:Метод нечеткой кластеризации / И.И. Рясная // Компьютерная математика: сб. науч. тр. — 2010. — № 2. — С. 113-123. — Бібліогр.: 5 назв. — рос.

Репозиторії

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
id irk-123456789-84593
record_format dspace
spelling irk-123456789-845932015-07-11T03:01:47Z Метод нечеткой кластеризации Рясная, И.И. Оптимизация вычислений Рассматривается метод нечеткой кластеризации при условии, что дополнение нечеткого отношения сходства является метрикой. На базе введения понятий пороговой нормы и пороговой конормы решается задача разбиения исследуемого множества на непересекающиеся кластеры. Предлагаемый метод отличается от методов кластеризации, использующих нечеткое отношение эквивалентности, тем, что позволяет создавать более быстрые алгоритмы построения кластеров. Розглянуто метод нечіткої кластеризації за умови, що доповнення нечіткого відношення схожості є метрикою. На основі введення понять норм та конорм з порогом розв’язується задача розбиття множини, що досліджується, на кластери, які не перетинаються. Запропонований метод відрізняється від методів, що використовують нечітке відношення еквівалентності тим, що дозволяє створювати більш швидкі алгоритми для побудови кластерів. The method of fuzzy clustering is examined under the condition that a complement of fuzzy similarity relation is a metric. On the basis of definition of concepts of threshold norm and threshold conorm, the problem of set partitioning on nonintersecting clusters is solved. The method proposed differs from the methods using the fuzzy equivalence relation by the fact that it allows to create faster algorithms of construction of clusters. 2010 Article Метод нечеткой кластеризации / И.И. Рясная // Компьютерная математика: сб. науч. тр. — 2010. — № 2. — С. 113-123. — Бібліогр.: 5 назв. — рос. ХХХХ-0003 http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/84593 519.8 ru Компьютерная математика Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України
institution Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
collection DSpace DC
language Russian
topic Оптимизация вычислений
Оптимизация вычислений
spellingShingle Оптимизация вычислений
Оптимизация вычислений
Рясная, И.И.
Метод нечеткой кластеризации
Компьютерная математика
description Рассматривается метод нечеткой кластеризации при условии, что дополнение нечеткого отношения сходства является метрикой. На базе введения понятий пороговой нормы и пороговой конормы решается задача разбиения исследуемого множества на непересекающиеся кластеры. Предлагаемый метод отличается от методов кластеризации, использующих нечеткое отношение эквивалентности, тем, что позволяет создавать более быстрые алгоритмы построения кластеров.
format Article
author Рясная, И.И.
author_facet Рясная, И.И.
author_sort Рясная, И.И.
title Метод нечеткой кластеризации
title_short Метод нечеткой кластеризации
title_full Метод нечеткой кластеризации
title_fullStr Метод нечеткой кластеризации
title_full_unstemmed Метод нечеткой кластеризации
title_sort метод нечеткой кластеризации
publisher Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України
publishDate 2010
topic_facet Оптимизация вычислений
url http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/84593
citation_txt Метод нечеткой кластеризации / И.И. Рясная // Компьютерная математика: сб. науч. тр. — 2010. — № 2. — С. 113-123. — Бібліогр.: 5 назв. — рос.
series Компьютерная математика
work_keys_str_mv AT râsnaâii metodnečetkojklasterizacii
first_indexed 2023-10-18T19:29:16Z
last_indexed 2023-10-18T19:29:16Z
_version_ 1796147094821535744