Отрывок: М. Шибзухов V Международная конференция и молодёжная школа «Информационные технологии и нанотехнологии» (ИТНТ-2019) 122 Пример 1. В этом примере сравнивается применение алгоритмов KMeans и IR-KMeans-M1 с - средним 𝖬𝜌𝛼,𝜀, где 𝜌𝜀(𝑟) = √𝜀 2 + 𝑟2, 𝜀 = 0.001, для поиска центров двух кластеров. Точки искусственно сгенерированного набора данных принадлежат двум кластерам с нормальным распределением расстояний точек кластера от своего центра. Дополнительно ...
Полная запись метаданных
Поле DC Значение Язык
dc.contributor.authorШибзухов, З.М.-
dc.contributor.authorShibzukhov, Z.M.-
dc.date.accessioned2019-04-17 12:55:07-
dc.date.available2019-04-17 12:55:07-
dc.date.issued2019-05-
dc.identifierDspace\SGAU\20190417\75230ru
dc.identifier.citationШибзухов З.М. Кластеризация на основе принципа поиска центров и робастных усредняющих агрегирующих функций / Шибзухов З.М. // Сборник трудов ИТНТ-2019 [Текст]: V междунар. конф. и молодеж. шк. "Информ. технологии и нанотехнологии": 21-24 мая: в 4 т. / Самар. нац.-исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т), Ин-т систем. обраб. изобр. РАН-фил. ФНИЦ "Кристаллография и фотоника" РАН; [под ред. В.А. Фурсова]. - Самара: Новая техника, 2019. – Т. 4: Науки о данных. - 2019. - С. 119-125.ru
dc.identifier.urihttp://repo.ssau.ru/handle/Informacionnye-tehnologii-i-nanotehnologii/Klasterizaciya-na-osnove-principa-poiska-centrov-i-robastnyh-usrednyaushih-agregiruushih-funkcii-75230-
dc.description.abstractПредлагается новый подход к робастной кластеризации на основе поиска центров кластеров. Он основан на минимизации робастных оценок средних и сумм функций псевдорасстояний до центров кластеров. Предложен алгоритм типа итеративного перевзвешивания для поиска центров кластеров. Приводятся примеры, показывающие устойчивость метода по отношению к большому количеству выбросов. A new approach to robust clustering based on the search for cluster centers is proposed. It is based on minimizing robust estimates of the averages and the sum of the functions of pseudo-distances to cluster centers. An algorithm of iterative reweighing type for finding cluster centers is proposed. Examples are given showing the stability of the method with respect to a large number of emissions.ru
dc.description.sponsorshipРабота выполнена при поддержке гранта РФФИ 18-01-00050.ru
dc.language.isorusru
dc.publisherНовая техникаru
dc.titleКластеризация на основе принципа поиска центров и робастных усредняющих агрегирующих функцийru
dc.title.alternativeCenter based clustering with robust averaging aggregation functionsru
dc.typeArticleru
dc.textpartМ. Шибзухов V Международная конференция и молодёжная школа «Информационные технологии и нанотехнологии» (ИТНТ-2019) 122 Пример 1. В этом примере сравнивается применение алгоритмов KMeans и IR-KMeans-M1 с - средним 𝖬𝜌𝛼,𝜀, где 𝜌𝜀(𝑟) = √𝜀 2 + 𝑟2, 𝜀 = 0.001, для поиска центров двух кластеров. Точки искусственно сгенерированного набора данных принадлежат двум кластерам с нормальным распределением расстояний точек кластера от своего центра. Дополнительно ...-
Располагается в коллекциях: Информационные технологии и нанотехнологии

Файлы этого ресурса:
Файл Описание Размер Формат  
paper16.pdfОсновная статья651.76 kBAdobe PDFПросмотреть/Открыть
Показать базовое описание ресурса Просмотр статистики
Поделиться:



Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.