Пошук академічних текстів

Інформація × Реєстраційний номер 2118U005342, Матеріали видань та локальних репозитаріїв Категорія Опубліковано, Стаття Назва роботи ВИКОРИСТАННЯ ДОВЖИННОЇ МІРИ ПОДІБНОСТІ В ЗАДАЧАХ КЛАСТЕРИЗАЦІЇ Автор Кондрук Н. Е.Kondruk N. E. Дата публікації 07-12-2018 Постачальник інформації Журнал "Радіоелектроніка, інформатика, управління" (Національний університет "Запорізька політехніка") Першоджерело https://ric.zp.edu.ua/article/view/149775 Видання National University "Zaporizhzhia Polytechnic" Опис Актуальність. Дослідження присвячено розробці гнучкого математичного апарату, який мав би досить широкий спектрзасобів для групування об’єктів за різними видами мір подібності. Це дає можливість в межах розробленого підходу ефективно розв’язувати достатньо широкі класи прикладних задач із різних предметних областей та проводити розбиття об’єктів кластерами різних геометричних форм. Метою дослідження є підвищення ефективності розв’язання прикладних задач кластеризації шляхом використання до-вжинної міри подібності векторних ознак об’єктів.Методи. Описано нечітке бінарне відношення та його функцію належності, що характеризує схожість об’єктів за довжинною мірою подібності їх векторних ознак. Модифіковано метод однорівневої кластеризації, заснований на нечітких бінарних відношеннях для використання довжинної міри подібності. При цьому задаються певні величини – пороги кластеризації, що характеризують ступінь подібності об’єктів в середині кластеру. Змінюючи пороги кластеризації можна проаналізувати динаміку формування кластерів, дослідити їх структуру та взаємозв’язки між об’єктами, визначити граничніоб’єкти, зробити ґрунтовніший аналіз отриманих результатів. Запропонований підхід не потребує попереднього визначеннякількості кластерів та дозволяє проводити кластеризацію даних концентричними сферами в умовах відсутності додатковоїапріорної інформації, тому може використовуватись і на етапі попереднього аналізу даних.Результати. Розроблений підхід реалізовано у вигляді програмної системи, на основі якої розв’язано актуальну прикла-дну задачу дослідження інтенсивності міграційного руху населення за регіонами України.Висновки. Проведені експериментальні дослідження показали зручність та ефективність використання довжинної міриподібності при розв’язанні прикладних задач, що потребують групування кластерами у вигляді концентричних сфер. Представлений підхід забезпечив можливість проводити нові змістовні дослідження вхідних даних. Перспективи подальших досліджень полягають у розробці системи підтримки прийняття рішень, для розв’язання задач групування об’єктів на кластери концентричними сферами, конусами, еліпсами та їх перетинами; реалізації паралельної багаторівневої кластеризації проведеної одночасно за декількома критеріями подібності об’єктів та її застосуванні; дослідженні розбиттів об’єктів різними геометричними формами кластерів для однієї вибірки вхідних даних та проведенні змістовної інтерпретації отриманих результатів. Додано в НРАТ 2026-02-09 Закрити