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...
Збережено в:
| Опубліковано в: : | Компьютерная математика |
|---|---|
| Дата: | 2010 |
| Автор: | |
| Формат: | Стаття |
| Мова: | Російська |
| Опубліковано: |
Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України
2010
|
| Теми: | |
| Онлайн доступ: | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/84593 |
| 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 нечеткой кластеризации / И.И. Рясная // Компьютерная математика: сб. науч. тр. — 2010. — № 2. — С. 113-123. — Бібліогр.: 5 назв. — рос. |
Репозитарії
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| _version_ | 1862686747853324288 |
|---|---|
| author | Рясная, И.И. |
| author_facet | Рясная, И.И. |
| citation_txt | Метод нечеткой кластеризации / И.И. Рясная // Компьютерная математика: сб. науч. тр. — 2010. — № 2. — С. 113-123. — Бібліогр.: 5 назв. — рос. |
| collection | DSpace DC |
| container_title | Компьютерная математика |
| 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.
|
| first_indexed | 2025-12-07T16:04:52Z |
| format | Article |
| fulltext | |
| id | nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-84593 |
| institution | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| issn | ХХХХ-0003 |
| language | Russian |
| last_indexed | 2025-12-07T16:04:52Z |
| publishDate | 2010 |
| publisher | Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України |
| 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 |
| spellingShingle | Метод нечеткой кластеризации Рясная, И.И. Оптимизация вычислений |
| title | Метод нечеткой кластеризации |
| title_alt | Метод нечіткої кластеризації Fuzzy clustering method |
| title_full | Метод нечеткой кластеризации |
| title_fullStr | Метод нечеткой кластеризации |
| title_full_unstemmed | Метод нечеткой кластеризации |
| title_short | Метод нечеткой кластеризации |
| title_sort | метод нечеткой кластеризации |
| topic | Оптимизация вычислений |
| topic_facet | Оптимизация вычислений |
| url | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/84593 |
| work_keys_str_mv | AT râsnaâii metodnečetkoiklasterizacii AT râsnaâii metodnečítkoíklasterizacíí AT râsnaâii fuzzyclusteringmethod |