Метод кластеризації даних на основі дерев розв’язків
Досліджено застосування дерев розв’язків для розв’язання завдання кластерного аналізу. Розроблено метод кластерного аналізу, що дозволяє виконувати розбиття простору екземплярів на кластери, при використанні якого відсутня необхідність задання інформації про кількість кластерів та їх форму, що суттє...
Збережено в:
| Опубліковано в: : | Штучний інтелект |
|---|---|
| Дата: | 2012 |
| Автори: | , , |
| Формат: | Стаття |
| Мова: | Українська |
| Опубліковано: |
Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України
2012
|
| Теми: | |
| Онлайн доступ: | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/56740 |
| 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: | Метод кластеризації даних на основі дерев розв’язків / А.О. Олійник, Є.О. Гофман, С.О. Субботін // Штучний інтелект. — 2012. — № 1. — С. 229-236. — Бібліогр.: 7 назв. — укр. |
Репозитарії
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| Резюме: | Досліджено застосування дерев розв’язків для розв’язання завдання кластерного аналізу. Розроблено метод кластерного аналізу, що дозволяє виконувати розбиття простору екземплярів на кластери, при використанні якого відсутня необхідність задання інформації про кількість кластерів та їх форму, що суттєво розширює можливість його застосування на практиці. Проведено експерименти з розв’язання
завдань кластер-аналізу з використанням запропонованого методу.
Исследовано применение деревьев решений для задачи кластерного анализа. Разработан метод кластерного анализа, позволяющий выполнять разбиение пространства экземпляров на кластеры, при использовании которого отсутствует необходимость задания информации о количестве кластеров и их форме, что существенно расширяет возможности его применения на практике. Проведены эксперименты по решению задач кластер-анализа с использованием предложенного метода.
The usage of decision trees for the problem of cluster analysis is investigated. The method of cluster analysis that allows the partition of instances into clusters, using which there is no need to specify information about the number of clusters and their shape that significantly expands possibilities of its usage in practice, is developed. The experiments for solving the cluster analysis problems using the proposed method are made.
|
|---|---|
| ISSN: | 1561-5359 |