Романов Вадим Николаевич
Национальный минерально-сырьевой университет "Горный"
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 .
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.
English
