Выделение плотных областей в метрических пространствах на основе кристаллизации

Рассмотрено применение методов искусственного интеллекта и теории нечетких множеств к задаче кластеризации. Объект исследования — данные о плотных скоплениях в конечных метрических пространствах. В работе использован математический аппарат на базе теории нечетких множеств и «оптический» подход к ана...

Повний опис

Збережено в:
Бібліографічні деталі
Опубліковано в: :Системні дослідження та інформаційні технології
Дата:2004
Автори: Агаян, С.М., Соловьев, А.А.
Формат: Стаття
Мова:Російська
Опубліковано: Навчально-науковий комплекс "Інститут прикладного системного аналізу" НТУУ "КПІ" МОН та НАН України 2004
Теми:
Онлайн доступ:https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/50336
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:Выделение плотных областей в метрических пространствах на основе кристаллизации ание / С.М. Агаян, А.А. Соловьев // Систем. дослідж. та інформ. технології. — 2004. — № 2. — С. 7-23. — Бібліогр.: 6 назв. — рос.

Репозитарії

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Опис
Резюме:Рассмотрено применение методов искусственного интеллекта и теории нечетких множеств к задаче кластеризации. Объект исследования — данные о плотных скоплениях в конечных метрических пространствах. В работе использован математический аппарат на базе теории нечетких множеств и «оптический» подход к анализу метрических пространств. Результат исследования — реализация серии алгоритмов «Кристалл» поиска плотных скоплений в многомерных массивах данных. Розглянуто застосування методів штучного інтелекту і теорії нечітких множин до задачі кластеризації. Об’єкт дослідження — дані про щільні скупчення у кінцевих метричних просторах. У роботі використано математичний апарат на базі теорії нечітких множин та «оптичний» підхід до аналізу метричних просторів. Результат дослідження — реалізація серії алгоритмів «Кристал» пошуку щільних скупчень у багатовимірних масивах даних. Application of artificial intelligence methods and fuzzy sets theory to the clusterization problem is considered. Data on dense accumulations in finite metric spaces is an object of the research. Calculations based on the fuzzy sets theory and «optical» approach to the metric space analysis are used. The result of the research is realization of «Crystal» algorithms in searching for dense areas in multidimensional data arrays.
ISSN:1681–6048