Задача оценки близости многомерных объектов анализа данных
Статья посвящена проблеме оценки близости многомерных объектов, признаки которых измеряются в разных шкалах, а обрабатываемые данные имеют большую размерность и, в силу различных причин, содержат пропуски. Предложен способ оценки близости таких объектов, позволяющий строить алгоритмы кластеризации,...
Saved in:
| Published in: | Управляющие системы и машины |
|---|---|
| Date: | 2016 |
| Main Authors: | , , |
| Format: | Article |
| Language: | Russian |
| Published: |
Міжнародний науково-навчальний центр інформаційних технологій і систем НАН та МОН України
2016
|
| Subjects: | |
| Online Access: | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/117315 |
| Tags: |
Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
|
| Journal Title: | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| Cite this: | Задача оценки близости многомерных объектов анализа данных / Е.В. Бодянский, В.М. Струков, Д.Ю. Узлов // Управляющие системы и машины. — 2016. — № 6. — С. 67-72. — Бібліогр.: 9 назв. — рос. |
Institution
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| Summary: | Статья посвящена проблеме оценки близости многомерных объектов, признаки которых измеряются в разных шкалах, а обрабатываемые данные имеют большую размерность и, в силу различных причин, содержат пропуски. Предложен способ оценки близости таких объектов, позволяющий строить алгоритмы кластеризации, классификации и ассоциации, основанные на ней, с использованием классических методов.
Статтю присвячено проблемі оцінки близькості багатовимірних об’єктів, ознаки яких вимірюються в різних шкалах, а оброблювані дані мають велику розмірність і з різних причин мають пропуски. Запропоновано спосіб оцінки близькості таких об’єктів, який дозволяє будувати алгоритми кластеризації, класифікації та асоціації з її використанням та застосовувати при цьому класичні методи.
Investigation purpose is to develop the way foregoing objects proximity estimation to enable applying classic methods of clustering, classification and association. The developed approach enables applying classic methods of clustering, classification and association for data base of information departments of law enforcement of Ukraine processing, in particular, for solving the significant problem of the detection of the implicit and hidden relations between criminal accounting objects in data bases of information systems of law-enforcement agencies.
|
|---|---|
| ISSN: | 0130-5395 |