Метод точной квадратичной регуляризации в задачах кластеризации данных
В работе рассматривается задача кластеризации данных, в которой множество точек в n-мерном пространстве покрывается непересекающимися шарами − кластерами. Эта задача сводится к максимизации нормы вектора на невыпуклом допустимом множестве. Для решения оптимизационной задачи используется метод точ...
Збережено в:
| Дата: | 2013 |
|---|---|
| Автор: | |
| Формат: | Стаття |
| Мова: | Russian |
| Опубліковано: |
Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України
2013
|
| Назва видання: | Искусственный интеллект |
| Теми: | |
| Онлайн доступ: | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/85146 |
| 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 точной квадратичной регуляризации в задачах кластеризации данных / А.И. Косолап // Искусственный интеллект. — 2013. — № 1. — С. 158–162. — Бібліогр.: 7 назв. — рос. |
Репозитарії
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| Резюме: | В работе рассматривается задача кластеризации данных, в которой множество точек в n-мерном пространстве
покрывается непересекающимися шарами − кластерами. Эта задача сводится к максимизации нормы
вектора на невыпуклом допустимом множестве. Для решения оптимизационной задачи используется
метод точной квадратичной регуляризации, который показал преимущество над генетическими и
эволюционными методами при решении многочисленных тестовых задач. |
|---|