Объективный кластерный анализ данных на основе МГУА

• Veröffentlicht in: Проблемы управления и информатики
• Datum: 2008
• 1. Verfasser: Сарычева, Л.В.
• Format: Artikel
• Sprache: Russisch
• Veröffentlicht: Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України 2008
• Schlagworte: Распознавание образов и кластеризация
• Online Zugang: https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/209124
• Назва журналу: Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
• Zitieren: Объективный кластерный анализ данных на основе МГУА / Л.В. Сарычеваs // Проблемы управления и информатики. — 2008. — № 2. — С. 86-104. — Бібліогр.: 33 назв. — рос.

Розглядається проблема об’єктивного кластерного аналізу даних на основі самоорганізації кластеризацій відповідно до принципів МГУА. Запропоновано єдиний підхід до класифікації методів вибору інформативних ознак і пошуку найкращої кластеризації. Розглянуто нові зовнішні критерії оцінки якості кластеризації та міри подібності між кластеризаціями. Розроблено алгоритм об’єктивного кластерного аналізу просторово-часових даних. The problem of objective cluster analysis of the data is considered on the basis of self-organizing of clusterizations according to GMDH principles. The unified approach to classification of selection methods of informative features and search of the best clusterization is proposed. New external criteria of a clusterization quality estimation and measures of similarity between clusterizations are considered. The algorithm of objective cluster analysis of the spatially-temporary data is developed.