|
Лицензионное соглашение об использовании научных материалов.
|
КЛАСТЕРНЫЙ АНАЛИЗ НА ОСНОВЕ НЕЧЕТКИХ МОДЕЛЕЙ
|
Романов Вадим Николаевич
Национальный минерально-сырьевой университет «Горный»
|
|
Дата поступления рукописи в редакцию:
15 октября 2013
г.
|
|
Аннотация.
В статье дано обобщение кластерного анализа для случая неопределенной информационной среды с использованием нечетких моделей. Показаны преимущества предлагаемого подхода, позволяющего уменьшить неоднозначность распределения объектов по кластерам и уровням порядка, обосновать выбор меры сходства между объектами, нивелировать ошибки, связанные с несогласованностью данных.
|
Ключевые слова и фразы:
классификация
кластерный анализ
кластер
нечеткая модель
нечеткая мера сходства
classification
cluster analysis
cluster
fuzzy model
fuzzy measure of affinity
|
|
Открыть
полный текст статьи в формате PDF. Бесплатный просмотрщик PDF-файлов можно скачать здесь.
|
|
Список литературы:
- Айвазян С. А., Бухштабер В. М., Енюков И. С., Мешалкин Л. Д. Прикладная статистика. Классификация и снижение размерности. М.: Финансы и статистика, 1989. 607 с.
- Романов В. Н. Нечеткие модели принятия решений // Альманах современной науки и образования. Тамбов: Грамота, 2013. № 5. С. 144-147.
- Романов В. Н. Нечеткие системы. СПб.: ЛЕМА, 2009. 183 с.
- Романов В. Н. Определение существенных признаков в задачах идентификации топологическими методами // Альманах современной науки и образования. Тамбов: Грамота, 2013. № 7. С. 122-129.
|
