Многоуровневый профиль кластерного разбиения
Abstract
Предлагается новый, по сути нечисловой, подход к изучению структуры кластерного разбиения с возможностью сравнения нескольких кластеризаций одного и того же конечного множества объектов. Подход основан на представлении кластеризуемых объектов и формирующих признаков этих объектов точками одного и того же искусственно построенного универсального пространства. При этом предложены как количественные характеристики рассматриваемых кластеризаций, так и способ чисто визуального анализа даже в случае, когда количество формирующих разбиения показателей достаточно велико, поскольку размерность универсального пространства может выбираться практически произвольно.
References
2. Xu D., Tian Y. A. Comprehensive Survey of Clustering Algorithms // Ann. Data. Sci. – 2015. – Vol. 2. – P. 165–193.
3. Halkidi M., Batistakis Y., Vazirgiannis M. On clustering validation techniques // Journal of intelligent information systems. – 2001. – Vol. 17(2-3). – P. 107–145.
4. Айвазян С.А., Бухштабер В.М., Енюков И.С., Мешалкин Л.Д. Классификация и снижение размерности. — М.: Финансы и статистика, 1989.
5. Rousseeuw P.J. Silhouettes: A graphical aid to the interpretation and validation of cluster analysis // Journal of Computational and Applied Mathematics. – 1987. – Vol. 20. – P. 53 – 65.
6. Журавлева В.В., Куракина А.А. Упрощенный показатель силуэта кластерной структуры // МАК: Математики – Алтайскому краю. сборник трудов всероссийской конференции по математике с международным участием / Главный редактор профессор Н.М. Оскорбин. — Барнаул: Изд-во Алт. ун-та, 2019. — С. 254 – 255.
7. Pages J. Multiple Factor Analysis by Example Using R. (CRC The R Series). – London: Chapman & Hall, 2014.
8. Dronov S.V., Leongardt K.A. Multidimensional unfolding problem solution in the case of a single target // IOP Conf. Series: Journal of Physics: Conf. Series 1210. – 2019. – 012034.
9. Дронов С.В. Методы и задачи многомерной статистики. — Барнаул: Изд-во Алт. ун-та, 2015.
10. Greenacre M. Correspondence Analysis in Practice. – 3rd edition. – Boca Raton: CRC Press, 2021.
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.
1. Авторы сохраняют за собой права на авторство своей работы и предоставляют журналу право первой публикации этой работы с правом после публикации распространять работу на условиях лицензии Creative Commons Attribution License, которая позволяет другим лицам свободно распространять опубликованную работу с обязательной ссылокой на авторов оригинальной работы и оригинальную публикацию в этом журнале.
2. Авторы сохраняют право заключать отдельные договора на неэксклюзивное распространение работы в том виде, в котором она была опубликована этим журналом (например, размещать работу в электронном архиве учреждения или публиковать в составе монографии), с условием сохраниения ссылки на оригинальную публикацию в этом журнале. с. Политика журнала разрешает и поощряет размещение авторами в сети Интернет (например в институтском хранилище или на персональном сайте) рукописи работы как до ее подачи в редакцию, так и во время ее редакционной обработки, так как это способствует продуктивной научной дискуссии и положительно сказывается на оперативности и динамике цитирования статьи
