Метод трехмерной триангуляции в задачах кластерного анализа

Метод трехмерной триангуляции в задачах кластерного анализа

Представлен метод многомерного шкалирования на основе трехмерной триангуляции. Рассмотрена возможность качественного сохранения геометрической структуры множества объектов при отображении многомерного пространства в трехмерное. Приведены результаты применения метода для решения задачи кластеризаци...

Ausführliche Beschreibung

Gespeichert in:
Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:Штучний інтелект
Datum:2010
Hauptverfasser: Бусыгин, Б.С., Зацепин, Е.П.
Format: Artikel
Sprache:Russian
Veröffentlicht: Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України 2010
Schlagworte:
Системы и методы искусственного интеллекта
Online Zugang:https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/56117
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:Метод трехмерной триангуляции в задачах кластерного анализа / Б.С. Бусыгин, Е.П. Зацепин // Штучний інтелект. — 2010. — № 1. — С. 16-24. — Бібліогр.: 14 назв. — рос.

Institution

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
id nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-56117
record_format dspace
spelling Бусыгин, Б.С.
Зацепин, Е.П.
2014-02-11T21:23:07Z
2014-02-11T21:23:07Z
2010
Метод трехмерной триангуляции в задачах кластерного анализа / Б.С. Бусыгин, Е.П. Зацепин // Штучний інтелект. — 2010. — № 1. — С. 16-24. — Бібліогр.: 14 назв. — рос.
1561-5359
https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/56117
519.237
Представлен метод многомерного шкалирования на основе трехмерной триангуляции. Рассмотрена возможность качественного сохранения геометрической структуры множества объектов при отображении многомерного пространства в трехмерное. Приведены результаты применения метода для решения задачи кластеризации на примере периодической системы элементов Д.И. Менделеева. Экспериментально показано, что по критериям качества кластеризации предложенный метод более эффективен в сравнении с методами k-средних и нейронной сети Кохонена.
Представлено метод багатовимірного шкалювання на основі тривимірної тріангуляції. Розглянуто можливість якісного збереження геометричної структури множини об’єктів при відображенні багатовимірного простору в тривимірне. Наведено результати застосування методу для вирішення задачі кластеризації на прикладі періодичної системи елементів Д.І. Менделєєва. Експериментально показано, що за критеріями якості кластеризації запропонований метод більш ефективний у порівнянні з методами k-середніх та нейронної мережі Кохонена.
The method of multidimensional scaling on the basis of the 3-D triangulation is presented. The qualitative preservation possibility of geometrical structure of objects by multidimensional space mapping to three- dimensional space is considered. The results of application of the method for clustering problem of the Mendeleyev periodic table are presented. It is experimentally shown, that the presented method is more effective by criteria of clustering quality in comparison with the methods of k-averages and the Kohonen neural network.
ru
Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України
Штучний інтелект
Системы и методы искусственного интеллекта
Метод трехмерной триангуляции в задачах кластерного анализа
Метод тривимірної тріангуляції в задачах кластерного аналізу
The 3-D triangulation method in problems of cluster analysis
Article
published earlier
institution Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
collection DSpace DC
title Метод трехмерной триангуляции в задачах кластерного анализа
spellingShingle Метод трехмерной триангуляции в задачах кластерного анализа
Бусыгин, Б.С.
Зацепин, Е.П.
Системы и методы искусственного интеллекта
title_short Метод трехмерной триангуляции в задачах кластерного анализа
title_full Метод трехмерной триангуляции в задачах кластерного анализа
title_fullStr Метод трехмерной триангуляции в задачах кластерного анализа
title_full_unstemmed Метод трехмерной триангуляции в задачах кластерного анализа
title_sort метод трехмерной триангуляции в задачах кластерного анализа
author Бусыгин, Б.С.
Зацепин, Е.П.
author_facet Бусыгин, Б.С.
Зацепин, Е.П.
topic Системы и методы искусственного интеллекта
topic_facet Системы и методы искусственного интеллекта
publishDate 2010
language Russian
container_title Штучний інтелект
publisher Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України
format Article
title_alt Метод тривимірної тріангуляції в задачах кластерного аналізу
The 3-D triangulation method in problems of cluster analysis
description Представлен метод многомерного шкалирования на основе трехмерной триангуляции. Рассмотрена возможность качественного сохранения геометрической структуры множества объектов при отображении многомерного пространства в трехмерное. Приведены результаты применения метода для решения задачи кластеризации на примере периодической системы элементов Д.И. Менделеева. Экспериментально показано, что по критериям качества кластеризации предложенный метод более эффективен в сравнении с методами k-средних и нейронной сети Кохонена. Представлено метод багатовимірного шкалювання на основі тривимірної тріангуляції. Розглянуто можливість якісного збереження геометричної структури множини об’єктів при відображенні багатовимірного простору в тривимірне. Наведено результати застосування методу для вирішення задачі кластеризації на прикладі періодичної системи елементів Д.І. Менделєєва. Експериментально показано, що за критеріями якості кластеризації запропонований метод більш ефективний у порівнянні з методами k-середніх та нейронної мережі Кохонена. The method of multidimensional scaling on the basis of the 3-D triangulation is presented. The qualitative preservation possibility of geometrical structure of objects by multidimensional space mapping to three- dimensional space is considered. The results of application of the method for clustering problem of the Mendeleyev periodic table are presented. It is experimentally shown, that the presented method is more effective by criteria of clustering quality in comparison with the methods of k-averages and the Kohonen neural network.
issn 1561-5359
url https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/56117
citation_txt Метод трехмерной триангуляции в задачах кластерного анализа / Б.С. Бусыгин, Е.П. Зацепин // Штучний інтелект. — 2010. — № 1. — С. 16-24. — Бібліогр.: 14 назв. — рос.
work_keys_str_mv AT busyginbs metodtrehmernoitriangulâciivzadačahklasternogoanaliza
AT zacepinep metodtrehmernoitriangulâciivzadačahklasternogoanaliza
AT busyginbs metodtrivimírnoítríangulâcíívzadačahklasternogoanalízu
AT zacepinep metodtrivimírnoítríangulâcíívzadačahklasternogoanalízu
AT busyginbs the3dtriangulationmethodinproblemsofclusteranalysis
AT zacepinep the3dtriangulationmethodinproblemsofclusteranalysis
first_indexed 2025-12-07T15:50:32Z
last_indexed 2025-12-07T15:50:32Z
_version_ 1850865229206913024

Ähnliche Einträge