Метод нечеткой кластеризации
Рассматривается метод нечеткой кластеризации при условии, что дополнение нечеткого отношения сходства является метрикой. На базе введения понятий пороговой нормы и пороговой конормы решается задача разбиения исследуемого множества на непересекающиеся кластеры. Предлагаемый метод отличается от методо...
Saved in:
| Published in: | Компьютерная математика |
|---|---|
| Date: | 2010 |
| Main Author: | |
| Format: | Article |
| Language: | Russian |
| Published: |
Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України
2010
|
| Subjects: | |
| Online Access: | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/84593 |
| Tags: |
Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
|
| Journal Title: | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| Cite this: | Метод нечеткой кластеризации / И.И. Рясная // Компьютерная математика: сб. науч. тр. — 2010. — № 2. — С. 113-123. — Бібліогр.: 5 назв. — рос. |
Institution
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| id |
nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-84593 |
|---|---|
| record_format |
dspace |
| spelling |
Рясная, И.И. 2015-07-10T17:40:00Z 2015-07-10T17:40:00Z 2010 Метод нечеткой кластеризации / И.И. Рясная // Компьютерная математика: сб. науч. тр. — 2010. — № 2. — С. 113-123. — Бібліогр.: 5 назв. — рос. ХХХХ-0003 https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/84593 519.8 Рассматривается метод нечеткой кластеризации при условии, что дополнение нечеткого отношения сходства является метрикой. На базе введения понятий пороговой нормы и пороговой конормы решается задача разбиения исследуемого множества на непересекающиеся кластеры. Предлагаемый метод отличается от методов кластеризации, использующих нечеткое отношение эквивалентности, тем, что позволяет создавать более быстрые алгоритмы построения кластеров. Розглянуто метод нечіткої кластеризації за умови, що доповнення нечіткого відношення схожості є метрикою. На основі введення понять норм та конорм з порогом розв’язується задача розбиття множини, що досліджується, на кластери, які не перетинаються. Запропонований метод відрізняється від методів, що використовують нечітке відношення еквівалентності тим, що дозволяє створювати більш швидкі алгоритми для побудови кластерів. The method of fuzzy clustering is examined under the condition that a complement of fuzzy similarity relation is a metric. On the basis of definition of concepts of threshold norm and threshold conorm, the problem of set partitioning on nonintersecting clusters is solved. The method proposed differs from the methods using the fuzzy equivalence relation by the fact that it allows to create faster algorithms of construction of clusters. ru Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України Компьютерная математика Оптимизация вычислений Метод нечеткой кластеризации Метод нечіткої кластеризації Fuzzy clustering method Article published earlier |
| institution |
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| collection |
DSpace DC |
| title |
Метод нечеткой кластеризации |
| spellingShingle |
Метод нечеткой кластеризации Рясная, И.И. Оптимизация вычислений |
| title_short |
Метод нечеткой кластеризации |
| title_full |
Метод нечеткой кластеризации |
| title_fullStr |
Метод нечеткой кластеризации |
| title_full_unstemmed |
Метод нечеткой кластеризации |
| title_sort |
метод нечеткой кластеризации |
| author |
Рясная, И.И. |
| author_facet |
Рясная, И.И. |
| topic |
Оптимизация вычислений |
| topic_facet |
Оптимизация вычислений |
| publishDate |
2010 |
| language |
Russian |
| container_title |
Компьютерная математика |
| publisher |
Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України |
| format |
Article |
| title_alt |
Метод нечіткої кластеризації Fuzzy clustering method |
| description |
Рассматривается метод нечеткой кластеризации при условии, что дополнение нечеткого отношения сходства является метрикой. На базе введения понятий пороговой нормы и пороговой конормы решается задача разбиения исследуемого множества на непересекающиеся кластеры. Предлагаемый метод отличается от методов кластеризации, использующих нечеткое отношение эквивалентности, тем, что позволяет создавать более быстрые алгоритмы построения кластеров.
Розглянуто метод нечіткої кластеризації за умови, що доповнення нечіткого відношення схожості є метрикою. На основі введення понять норм та конорм з порогом розв’язується задача розбиття множини, що досліджується, на кластери, які не перетинаються. Запропонований метод відрізняється від методів, що використовують нечітке відношення еквівалентності тим, що дозволяє створювати більш швидкі алгоритми для побудови кластерів.
The method of fuzzy clustering is examined under the condition that a complement of fuzzy similarity relation is a metric. On the basis of definition of concepts of threshold norm and threshold conorm, the problem of set partitioning on nonintersecting clusters is solved. The method proposed differs from the methods using the fuzzy equivalence relation by the fact that it allows to create faster algorithms of construction of clusters.
|
| issn |
ХХХХ-0003 |
| url |
https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/84593 |
| citation_txt |
Метод нечеткой кластеризации / И.И. Рясная // Компьютерная математика: сб. науч. тр. — 2010. — № 2. — С. 113-123. — Бібліогр.: 5 назв. — рос. |
| work_keys_str_mv |
AT râsnaâii metodnečetkoiklasterizacii AT râsnaâii metodnečítkoíklasterizacíí AT râsnaâii fuzzyclusteringmethod |
| first_indexed |
2025-12-07T16:04:52Z |
| last_indexed |
2025-12-07T16:04:52Z |
| _version_ |
1850866131087130624 |