Кластеризація об’єктів із нечітко заданими значеннями характеристик

Кластеризація об’єктів із нечітко заданими значеннями характеристик

Запропоновано метод кластеризації об’єктів із нечітко заданими значеннями характеристик. Виконана формалізована постановка задачі кластеризації об’єктів, значення характеристик яких задані нечітко. Сформульовано нечіткий критерій якості кластеризації. Для розв’язання поставленої задачі модифікован...

Ausführliche Beschreibung

Gespeichert in:
Bibliographische Detailangaben
Datum:2008
1. Verfasser: Говорухін, С.О.
Format: Artikel
Sprache:Ukrainian
Veröffentlicht: Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України 2008
Schlagworte:
Нейросетевые и нечеткие системы
Online Zugang:https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/7577
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:Кластеризація об’єктів із нечітко заданими значеннями характеристик / С.О. Говорухін // Штучний інтелект. — 2008. — № 4. — С. 567-576. — Бібліогр.: 4 назв. — укр.

Institution

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
id nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-7577
record_format dspace
spelling Говорухін, С.О.
2010-04-02T12:39:14Z
2010-04-02T12:39:14Z
2008
Кластеризація об’єктів із нечітко заданими значеннями характеристик / С.О. Говорухін // Штучний інтелект. — 2008. — № 4. — С. 567-576. — Бібліогр.: 4 назв. — укр.
1561-5359
https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/7577
004.89
Запропоновано метод кластеризації об’єктів із нечітко заданими значеннями характеристик. Виконана формалізована постановка задачі кластеризації об’єктів, значення характеристик яких задані нечітко. Сформульовано нечіткий критерій якості кластеризації. Для розв’язання поставленої задачі модифіковано метод К-середніх. На прикладі реальних даних, які містять значення характеристик автомобілів, проведено його експериментальну верифікацію. Запропоновано процедуру автоматичної ідентифікації кластерів та визначення якості результатів кластеризації на базі відомого розподілу об’єктів по кластерах.
Предложен метод кластеризации объектов с нечетко заданными значениями характеристик. Выполнена формализованная постановка задачи кластеризации объектов, значения характеристик которых заданы нечетко. Сформулирован нечеткий критерий качества кластеризации. Для решения поставленной задачи модифицировано метод К-средних. На примере реальных данных, которые содержат значения характеристик автомобилей, выполнена его экспериментальная верификация. Предложена процедура автоматической идентификации кластеров и определение качества результатов кластеризации на базе известного распределения объектов по кластерам.
The method of clustering objects with fuzzy characteristic values is offered. An formalized problem of clustering objects with fuzzy characteristic is defined. Fuzzy criterion of clusterization quality is formulated. To arrive at a task solution the K-means method is modified. An experiment verification of it using real data that contains cars characteristic values is carried out. A procedure of automatic clusters identification and determination of clustering results quality on base of known distribution of objects between clusters is offered.
uk
Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України
Нейросетевые и нечеткие системы
Кластеризація об’єктів із нечітко заданими значеннями характеристик
Кластеризация объектов с нечетко заданными значениями характеристик
Clustering Objects with Fuzzy Characteristic Values
Article
published earlier
institution Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
collection DSpace DC
title Кластеризація об’єктів із нечітко заданими значеннями характеристик
spellingShingle Кластеризація об’єктів із нечітко заданими значеннями характеристик
Говорухін, С.О.
Нейросетевые и нечеткие системы
title_short Кластеризація об’єктів із нечітко заданими значеннями характеристик
title_full Кластеризація об’єктів із нечітко заданими значеннями характеристик
title_fullStr Кластеризація об’єктів із нечітко заданими значеннями характеристик
title_full_unstemmed Кластеризація об’єктів із нечітко заданими значеннями характеристик
title_sort кластеризація об’єктів із нечітко заданими значеннями характеристик
author Говорухін, С.О.
author_facet Говорухін, С.О.
topic Нейросетевые и нечеткие системы
topic_facet Нейросетевые и нечеткие системы
publishDate 2008
language Ukrainian
publisher Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України
format Article
title_alt Кластеризация объектов с нечетко заданными значениями характеристик
Clustering Objects with Fuzzy Characteristic Values
description Запропоновано метод кластеризації об’єктів із нечітко заданими значеннями характеристик. Виконана формалізована постановка задачі кластеризації об’єктів, значення характеристик яких задані нечітко. Сформульовано нечіткий критерій якості кластеризації. Для розв’язання поставленої задачі модифіковано метод К-середніх. На прикладі реальних даних, які містять значення характеристик автомобілів, проведено його експериментальну верифікацію. Запропоновано процедуру автоматичної ідентифікації кластерів та визначення якості результатів кластеризації на базі відомого розподілу об’єктів по кластерах. Предложен метод кластеризации объектов с нечетко заданными значениями характеристик. Выполнена формализованная постановка задачи кластеризации объектов, значения характеристик которых заданы нечетко. Сформулирован нечеткий критерий качества кластеризации. Для решения поставленной задачи модифицировано метод К-средних. На примере реальных данных, которые содержат значения характеристик автомобилей, выполнена его экспериментальная верификация. Предложена процедура автоматической идентификации кластеров и определение качества результатов кластеризации на базе известного распределения объектов по кластерам. The method of clustering objects with fuzzy characteristic values is offered. An formalized problem of clustering objects with fuzzy characteristic is defined. Fuzzy criterion of clusterization quality is formulated. To arrive at a task solution the K-means method is modified. An experiment verification of it using real data that contains cars characteristic values is carried out. A procedure of automatic clusters identification and determination of clustering results quality on base of known distribution of objects between clusters is offered.
issn 1561-5359
url https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/7577
citation_txt Кластеризація об’єктів із нечітко заданими значеннями характеристик / С.О. Говорухін // Штучний інтелект. — 2008. — № 4. — С. 567-576. — Бібліогр.: 4 назв. — укр.
work_keys_str_mv AT govoruhínso klasterizacíâobêktívíznečítkozadanimiznačennâmiharakteristik
AT govoruhínso klasterizaciâobʺektovsnečetkozadannymiznačeniâmiharakteristik
AT govoruhínso clusteringobjectswithfuzzycharacteristicvalues
first_indexed 2025-12-07T17:01:59Z
last_indexed 2025-12-07T17:01:59Z
_version_ 1850869725125410816

Ähnliche Einträge