РЕШЕНИЕ ЗАДАЧИ АВТОМАТИЧЕСКОГО ПОДБОРА ПАРАМЕТРА R* АЛГОРИТМА FRIS-CLUSTER
Зырянов Александр Олегович, Павловский Евгений Николаевич, Дюбанов Владимир Владимирович
Новосибирский государственный университет
г. Новосибирск
Аннотация. Работа посвящена алгоритму кластеризации FRiS-Cluster, слабым местом которого является параметр r*. Данный параметр необходимо задавать вручную, при этом судить о правильности выбора можно только по окончанию работы алгоритма. В статье исследована зависимость качества решения задачи кластеризации от значения r*. Сформулирована эвристика для определения заведомо плохого качества кластеризации до окончания работы алгоритма. На базе полученной эвристики предложен алгоритм для автоматического подбора параметра r*.
Ключевые слова и фразы: кластеризация, кластерный анализ, таксономия, FRiS-методология, столп, когнитивный анализ данных, виртуальный противник, расстояние до виртуального противника, clustering, cluster analysis, taxonomy, FRiS-methodology, pillar, cognitive analysis of data, virtual opponent, distance to virtual opponent
Открыть полный текст статьи в формате PDF. Бесплатный просмотрщик PDF-файлов можно скачать .
Список литературы:
Загоруйко Н. Г. Когнитивный анализ данных. Новосибирск: Гео, 2013.
Borisova I. A., Dyubanov V. V., Kutnenko O. A., Zagoruiko N. G. Use of the FRiS-Function for Taxonomy, Attribute Selection and Decision Rule Construction // Lecture Notes in Artificial Intelligence. 2011. V. 6581. P. 256-270.
Zagoruiko N. G., Borisova I. A., Dyubanov V. V., Kutnenko O. A. A Quantitative Measure of Compactness and Similarity in a Competitive Space // Journal of Applied and Industrial Mathematics. 2011. Vol. 5. № 1. P. 144-154. DOI: 10.1134/S1990478911010157.
Zagoruiko N. G., Borisova I. A., Dyubanov V. V., Kutnenko O. A. Methods of Recognition Based on the Function of Rival Similarity // Pattern Recognition and Image Analysis. 2008. Vol. 18. № 1. P. 1-6. DOI: 10.1007/s11493-008-1001-8.
English
