Кластеризация ассоциативной сети на основе полиномиально-вычислимых спектральных инвариантов графов

Рассмотрено применение полиномиальных инвариантов графов в качестве основной информации для разбиения графа. Для кластеризации узлов сети предложено использование целевой функции — взвешенной суммы квадратов расстояний между узлами сети. Для минимизации целевой функции при соблюдении условия симметр...

Повний опис

Збережено в:
Бібліографічні деталі
Опубліковано в: :Электронное моделирование
Дата:2014
Автори: Кулаков, Ю.А., Воротников, В.В.
Формат: Стаття
Мова:Russian
Опубліковано: Інститут проблем моделювання в енергетиці ім. Г.Є. Пухова НАН України 2014
Теми:
Онлайн доступ:https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/101010
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:Кластеризация ассоциативной сети на основе полиномиально-вычислимых спектральных инвариантов графов / Ю.А. Кулаков, В.В. Воротников // Электронное моделирование. — 2014 — Т. 36, № 4. — С. 15-24. — Бібліогр.: 9 назв. — рос.

Репозитарії

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Опис
Резюме:Рассмотрено применение полиномиальных инвариантов графов в качестве основной информации для разбиения графа. Для кластеризации узлов сети предложено использование целевой функции — взвешенной суммы квадратов расстояний между узлами сети. Для минимизации целевой функции при соблюдении условия симметричности и положительной определенности матрицы Лапласа использован метод неопределенных множителей Лагранжа. Розглянуто застосування поліноміальних інваріантів графів в якості основної інформації для розбиття графа. Для кластеризації вузлів мережі запропоновано використання цільової функції — зваженої суми квадратів відстаней між вузлами мережі. Для мінімізації цільової функції при виконанні умов симетричності і додатної визначеності матриці Лапласа використано метод невизначених множників Лагранжа. Application of polynomial invariants of graphs is considered as basic information for breaking up of a graph. The use of the objective function — a self-weighted sum of squares of distances between the network nodes is offered for clusterization of the network nodes. The method of the Lagrange indefinite multipliers was used for minimization of the objective function, the condition of symmetry and positive definiteness of the Laplace matrix.
ISSN:0204-3572