Декомпозиція простору під час кластеризації даних великої розмірності
Для зменшення часових затрат під час кластеризації даних великих розмірів запропоновано декомпозиційний підхід, що базується на розбитті простору згідно з координатними вісями гіперкубів. Відповідне керування алгоритмом дає змогу об'єднувати кластери - результати з підмножин - у кінцеві при нез...
Gespeichert in:
| Datum: | 2009 |
|---|---|
| Hauptverfasser: | , |
| Format: | Artikel |
| Sprache: | Ukrainisch |
| Veröffentlicht: |
Фізико-механічний інститут ім. Г.В. Карпенка НАН України
2009
|
| Schlagworte: | |
| Online Zugang: | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/16097 |
| 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: | Декомпозиція простору під час кластеризації даних великої розмірності / Р.А. Мельник, Р.Б. Тушницький // Відбір і оброб. інформації: Міжвід. зб. наук. пр. — 2009. — Вип. 31(107). — С. 65-72. — Бібліогр.: 7 назв. — укp. |
Institution
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| _version_ | 1862711736698667008 |
|---|---|
| author | Мельник, Р.А. Тушницький, Р.Б. |
| author_facet | Мельник, Р.А. Тушницький, Р.Б. |
| citation_txt | Декомпозиція простору під час кластеризації даних великої розмірності / Р.А. Мельник, Р.Б. Тушницький // Відбір і оброб. інформації: Міжвід. зб. наук. пр. — 2009. — Вип. 31(107). — С. 65-72. — Бібліогр.: 7 назв. — укp. |
| collection | DSpace DC |
| description | Для зменшення часових затрат під час кластеризації даних великих розмірів запропоновано декомпозиційний підхід, що базується на розбитті простору згідно з координатними вісями гіперкубів. Відповідне керування алгоритмом дає змогу об'єднувати кластери - результати з підмножин - у кінцеві при незначних втратах точності. Як приклади практичних даних використані зображення із значними кількостями пікcелів.
An approach to reduce algorithmic complexity for clustering of large-scale dataset is considered. The main idea is decomposition of item dataset and space by hypercube coordinates. To join clusters from subsets into the result clusters and to minimize the accuracy losses are the main tasks of the algorithm. Some visual patterns with large pixel numbers as test examples were investigated.
|
| first_indexed | 2025-12-07T17:32:42Z |
| format | Article |
| fulltext | |
| id | nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-16097 |
| institution | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| issn | 0474-8662 |
| language | Ukrainian |
| last_indexed | 2025-12-07T17:32:42Z |
| publishDate | 2009 |
| publisher | Фізико-механічний інститут ім. Г.В. Карпенка НАН України |
| record_format | dspace |
| spelling | Мельник, Р.А. Тушницький, Р.Б. 2011-02-04T17:56:37Z 2011-02-04T17:56:37Z 2009 Декомпозиція простору під час кластеризації даних великої розмірності / Р.А. Мельник, Р.Б. Тушницький // Відбір і оброб. інформації: Міжвід. зб. наук. пр. — 2009. — Вип. 31(107). — С. 65-72. — Бібліогр.: 7 назв. — укp. 0474-8662 https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/16097 004.93'14 Для зменшення часових затрат під час кластеризації даних великих розмірів запропоновано декомпозиційний підхід, що базується на розбитті простору згідно з координатними вісями гіперкубів. Відповідне керування алгоритмом дає змогу об'єднувати кластери - результати з підмножин - у кінцеві при незначних втратах точності. Як приклади практичних даних використані зображення із значними кількостями пікcелів. An approach to reduce algorithmic complexity for clustering of large-scale dataset is considered. The main idea is decomposition of item dataset and space by hypercube coordinates. To join clusters from subsets into the result clusters and to minimize the accuracy losses are the main tasks of the algorithm. Some visual patterns with large pixel numbers as test examples were investigated. uk Фізико-механічний інститут ім. Г.В. Карпенка НАН України Обробка зображень та розпізнавання образів Декомпозиція простору під час кластеризації даних великої розмірності Large-scale dataset clustering by space decomposition Article published earlier |
| spellingShingle | Декомпозиція простору під час кластеризації даних великої розмірності Мельник, Р.А. Тушницький, Р.Б. Обробка зображень та розпізнавання образів |
| title | Декомпозиція простору під час кластеризації даних великої розмірності |
| title_alt | Large-scale dataset clustering by space decomposition |
| title_full | Декомпозиція простору під час кластеризації даних великої розмірності |
| title_fullStr | Декомпозиція простору під час кластеризації даних великої розмірності |
| title_full_unstemmed | Декомпозиція простору під час кластеризації даних великої розмірності |
| title_short | Декомпозиція простору під час кластеризації даних великої розмірності |
| title_sort | декомпозиція простору під час кластеризації даних великої розмірності |
| topic | Обробка зображень та розпізнавання образів |
| topic_facet | Обробка зображень та розпізнавання образів |
| url | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/16097 |
| work_keys_str_mv | AT melʹnikra dekompozicíâprostorupídčasklasterizacíídanihvelikoírozmírností AT tušnicʹkiirb dekompozicíâprostorupídčasklasterizacíídanihvelikoírozmírností AT melʹnikra largescaledatasetclusteringbyspacedecomposition AT tušnicʹkiirb largescaledatasetclusteringbyspacedecomposition |