К ВОПРОСУ ПРАКТИЧЕСКОГО ПРИМЕНЕНИЯ АЛГОРИТМОВ КЛАСТЕРНОГО АНАЛИЗА
Аннотация и ключевые слова
Аннотация (русский):
Данные в широком смысле означают фактический материал, поставляющий информацию для изучаемой проблемы и являющийся основой для обсуждения, анализа и принятия решений. Кластерный анализ представляет собой процедуру, на основе заданного правила объединяющую объекты или переменные в группы. В работе обеспечивается проведение группировки многомерных данных с помощью таких мер близости, как выборочный коэффициент корреляции и его модуль, косинус угла между векторами, евклидово расстояние. Группировка проводится по центрам, по ближайшему соседу и по выбранным эталонам. Программа написана в среде VS на языке С++

Ключевые слова:
кластерный анализ, кластер, функция расстояний между векторами, дендрограмма, матрица, мера расхождения, метод группировки множества объектов
Список литературы

1. Е.В. Гублер Применение непараметрических критериев статистики в медикобиологических исследованиях / Е. В. Гублер, А. А. Генкин - Л.: Медицина, 1973. - 144 с.

2. С.А. Айвазян, В.М. Бухштабер, И.С. Енюков, Л.Д. Мешалкин; под ред. С.А. Айвазяна. Прикладная статистика. Классификация и снижение размерности - М.: Финансы и статистика, 2018. - 607 с., ил.

3. Alan Agresti. An Introduction to Categorical Data Analysis. Description: Third edition. Hoboken, NJ: John Wiley & Sons, 2019. - 390 р.

4. Олендерфер М. С., Блэшфилд Р. К. Кластерный анализ / Факторный, дискриминантный и кластерный анализ: пер. с англ.; Под. ред. И. С. Енюкова. - М.: Финансы и статистика, 2017. - 215 с.

Войти или Создать
* Забыли пароль?