Модель и метод построения разнородного кластерного ансамбля

Standard

Модель и метод построения разнородного кластерного ансамбля. / Бериков, Владимир Борисович.

в: Автоматика и телемеханика, № 12, 2022, стр. 89-107.

Результаты исследований: Научные публикации в периодических изданиях › статья › Рецензирование

BibTeX

@article{452ce99a4c4840118198fde9290c6f17,

title = "Модель и метод построения разнородного кластерного ансамбля",

abstract = "Рассматривается задача кластеризации данных с помощью разнородного ансамбля с использованием матрицы коассоциации. Формулируется вероятностная модель, учитывающая коррелированность оценочных функций, с помощью которой находятся соотношения между характеристиками ансамбля и показателями качества итогового решения. Найдено выражение для оптимальных весов базовых алгоритмов, для которых минимальна верхняя граница оценки вероятности ошибки кластеризации. Проведено экспериментальное исследование предложенного метода, показавшее его преимущество по сравнению с рядом аналогичных методов.",

keywords = "Кластерный анализ, Ансамбль алгоритмов, Коассоциативная матрица, Модель кластерного ансамбля, Оптимальные веса алгоритмов",

author = "Бериков, {Владимир Борисович}",

note = "Работа проведена при финансовой поддержке РНФ, проект 22-21-00261. Бериков, В. Б. Модель и метод построения разнородного кластерного ансамбля / В. Б. Бериков // Автоматика и телемеханика. – 2022. – № 12. – С. 89-107. – DOI 10.31857/S000523102212008X.",

year = "2022",

doi = "10.31857/s000523102212008x",

language = "русский",

pages = "89--107",

journal = "Автоматика и телемеханика",

issn = "0005-2310",

publisher = "ФГБУ {"}Издательство {"}Наука{"}",

number = "12",

}

RIS

TY - JOUR

T1 - Модель и метод построения разнородного кластерного ансамбля

AU - Бериков, Владимир Борисович

N1 - Работа проведена при финансовой поддержке РНФ, проект 22-21-00261. Бериков, В. Б. Модель и метод построения разнородного кластерного ансамбля / В. Б. Бериков // Автоматика и телемеханика. – 2022. – № 12. – С. 89-107. – DOI 10.31857/S000523102212008X.

PY - 2022

Y1 - 2022

N2 - Рассматривается задача кластеризации данных с помощью разнородного ансамбля с использованием матрицы коассоциации. Формулируется вероятностная модель, учитывающая коррелированность оценочных функций, с помощью которой находятся соотношения между характеристиками ансамбля и показателями качества итогового решения. Найдено выражение для оптимальных весов базовых алгоритмов, для которых минимальна верхняя граница оценки вероятности ошибки кластеризации. Проведено экспериментальное исследование предложенного метода, показавшее его преимущество по сравнению с рядом аналогичных методов.

AB - Рассматривается задача кластеризации данных с помощью разнородного ансамбля с использованием матрицы коассоциации. Формулируется вероятностная модель, учитывающая коррелированность оценочных функций, с помощью которой находятся соотношения между характеристиками ансамбля и показателями качества итогового решения. Найдено выражение для оптимальных весов базовых алгоритмов, для которых минимальна верхняя граница оценки вероятности ошибки кластеризации. Проведено экспериментальное исследование предложенного метода, показавшее его преимущество по сравнению с рядом аналогичных методов.

KW - Кластерный анализ

KW - Ансамбль алгоритмов

KW - Коассоциативная матрица

KW - Модель кластерного ансамбля

KW - Оптимальные веса алгоритмов

UR - https://www.mendeley.com/catalogue/974cc47a-e702-33b8-bc75-0c0e84823786/

UR - https://elibrary.ru/item.asp?id=49830859

U2 - 10.31857/s000523102212008x

DO - 10.31857/s000523102212008x

M3 - статья

SP - 89

EP - 107

JO - Автоматика и телемеханика

JF - Автоматика и телемеханика

SN - 0005-2310

IS - 12

ER -

ID: 71990191