Визначення оптимальної кількості кластерів

Розглянута проблема визначення оптимальної кількості кластерів для випадку розривного факторного простору. Викладені наукова ідея і алгоритм формування кластерів, який базується на опису залежності значення критерію Q від кількості кластерів сплайн-регресією. Галузь застосування: виділення однорідни...

Ausführliche Beschreibung

Gespeichert in:
Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:Математичні машини і системи
Datum:2015
1. Verfasser: Лапач, С.М.
Format: Artikel
Sprache:Ukrainisch
Veröffentlicht: Інститут проблем математичних машин і систем НАН України 2015
Schlagworte:
Online Zugang:https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/113493
Tags: Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
Назва журналу:Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Zitieren:Визначення оптимальної кількості кластерів / С.М. Лапач // Математичні машини і системи. — 2015. — № 3. — С. 53-56. — Бібліогр.: 7 назв. — укр.

Institution

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Beschreibung
Zusammenfassung:Розглянута проблема визначення оптимальної кількості кластерів для випадку розривного факторного простору. Викладені наукова ідея і алгоритм формування кластерів, який базується на опису залежності значення критерію Q від кількості кластерів сплайн-регресією. Галузь застосування: виділення однорідних підобластей факторного простору при побудові регресійних моделей. Рассмотрена проблема определения оптимального количества кластеров в случае разрывного факторного пространства. Описаны научная идея и алгоритм формирования кластеров, который основан на описании зависимости изменения критерия Q от количества кластеров сплайн-регрессией. Область применения: выделение однородных подобластей факторного пространства при построении регрессионных моделей. The problem of definition of the optimum quantity of clusters in case of discontinuous factor space was considered. The scientifically-based idea and cluster formation algorithms are described; the latter being based on the description of dependency of Q criteria changes from the quantity of spline regression clusters. Areas of use – allocation of homogeneous subareas of factor space at regression models creation.
ISSN:1028-9763