Статья

Название статьи ОСОБЕННОСТИ МЕТОДОВ КЛАСТЕРИЗАЦИИ ДАННЫХ
Автор А.В. Егоров, Н.И. Куприянова
Рубрика РАЗДЕЛ III. ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ В УПРАВЛЕНИИ
Месяц, год 11, 2011
Индекс УДК 519.23
DOI
Аннотация Рассмотрены основные понятия кластеризации и нечеткой кластеризации данных. Описаны возможные типы данных, пригодных для кластеризации. Заданы исходные данные для алгоритмов кластеризации. Кратко проанализированы существующие алгоритмы кластеризации данных, отмечены их достоинства и недостатки. Описан наиболее перспективный нечеткий горный алгоритм кластеризации. Выявлены перспективы развития алгоритмов кластеризации как составной части математического аппарата поддержки интеллектуальных информационных систем.

Скачать в PDF

Ключевые слова Кластеризация; нечеткая кластеризация; горный алгоритм кластеризации.
Библиографический список 1. Babuska R. Fuzzy Modeling for Control.-Boston: Kluwer Academic Publishers, 1998.
2. Gustafson D.E., Kessel W.C. Fuzzy Clustering with a Fuzzy Covariance Matrix. San-Diego, USA, 1979. – Р. 761-766.
3. Xei X.L., Beni G.A. Validity Measure for Fuzzy Clustering // IEEE Transaction on Pattern Analysis and Machine Intelligent. – 1991. – 3 (8). – P. 841-846.
4. Yager R., Filev D. Essentials of Fuzzy Modeling and Control. USA: John Wiley & Sons, 1984. – Р. 387.
5. Чубукова И.А. Data Mining. – М.: Интернет-Университет информационных технологий; БИНОМ. Лаборатория знаний, 2006.

Comments are closed.