Матричная кластеризация как кластеризация матриц одинаковой размерности

Автор(ы):  В.М. Московкин, Доктор наук, Профессор, Белгородский государственный национальный исследовательский университет, г. Белгород, Россия, moskovkin@bsu.edu.ru

Казимиру Эринелту, Белгородский государственный национальный исследовательский университет, г. Белгород, Россия, herineltocasimiro@hotmail.com

Журнал:  Том 44, №23

Рубрика:  Системный анализ и управление

Аннотация:  В работе приведен обзор исследований по матричной кластеризации и показано на отсутствие работ по кластеризации матриц одинаковой размерности. Под методами матричной кластеризации обычно понимают извлечение из матриц большой размерности субматриц меньшей размерности, обладающих определёнными свойствами. Для решения поставленной задачи предложено преобразовывать такие матрицы двумя способами в векторы одинаковой длины и проводить их кластеризации уже известными методами. Такую кластеризацию матричных объектов предлагается сопоставлять с их кластеризацией по методу естественных границ для скалярной характеристики матричных объектов. В простейшем случае она рассчитывается по формуле среднеарифметической из нормированных значений элементов исходной матрицы. Приведены примеры семи матричных объектов, которые можно кластеризировать, приводя их к векторам одинаковой размерности. Ввиду того, что кластеризация любых объектов существенно зависит от выбранных метрик и методов кластеризации, поэтому предложено проводить сценарные расчеты в количестве a×b, где a – количество метрик, b – количество методов кластеризации

Ключевые слова:  метрики кластеризации, кластеризация матриц одинаковой размерности, методы кластеризации, алгоритмы кластеризации, матричные объекты, векторные объекты, скалярная интегральная характеристика

Полный текст (PDF):  Загрузить

Количество скачиваний:  459