|
License Agreement on scientific materials use.
|
CLUSTER ANALYSIS BASING ON FUZZY MODELS
|
Vadim Nikolaevich Romanov
National Mineral Resources University
|
|
Submitted:
October 15, 2013
|
|
Abstract.
In the article the generalization of cluster analysis for indefinite information environment case using fuzzy models is given. The advantages of the suggested approach, which allows reducing the ambiguity of objects distribution according to clusters and order levels, substantiating the choice of affinity measure between objects, and leveling mistakes connected with data disagreement are shown.
|
Key words and phrases:
классификация
кластерный анализ
кластер
нечеткая модель
нечеткая мера сходства
classification
cluster analysis
cluster
fuzzy model
fuzzy measure of affinity
|
|
Open
the whole article in PDF format. Free PDF-files viewer can be downloaded here.
|
|
References:
- 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.
|
