Розробка правила зупинки виконання кластеризації із використанням зв’язного ациклічного графа
DOI:
https://doi.org/10.15587/1729-4061.2015.51090Ключові слова:
алгоритм попередньої кластеризації, правило зупинки, зв’язний ациклічний графАнотація
Представлена методика аналізу правила зупинки для алгоритму попередньої кластеризації даних, використовуючи зв’язний ациклічний граф. Правило зупинки дозволяє зупинитись на деякому кроці, вважаючи що подальша кластеризація не призведе до знаходження нових кластерів. Аналіз полягав в застосуванні алгоритму попередньої кластеризації та правила зупинки до серій тестових даних із нормальним законом розподілу, які належали до однієї або багатьох груп.
Посилання
- Bailey, K. (1994). Numerical Taxonomy and Cluster Analysis. Typologies and Taxonomies, 36. doi: 10.4135/9781412986397.n3
- Jain, A. K., Murthy, M. N., Flynn, P. J. (1999). Data Clustering: A Review. ACM Computing Reviews, 69.
- Aggarwal, C. C. (2013). Data Clustering: Algorithms and Applications 1st Edition. Chapman & Hall, 652.
- Illumina (2015). Diagnosing and Preventing Flow Cell Overclustering on the MiSeq® System, 10.
- Hofmann, M., Klinkenberg, R. (2013). RapidMiner: Data Mining Use Cases and Business Analytics Applications. Chapman & Hall/CRC, 431.
- Kovács, F., Legány, C., Babos, A. (2006). Cluster Validity Measurement Techniques. Proceeding AIKED’06 Proceedings of the 5th WSEAS International Conference on Artificial Intelligence, Knowledge Engineering and Data Bases.
- Rendón, E., Abundez, I., Arizmendi, A., Quiroz, I. M. (2011). Internal versus External cluster validation indexes. International journal of computers and communications, 1 (5), 25–34.
- Liu, Y., Li, Z., Xiong, H., Gao, X., Wu, J. (2010). Understanding of Internal Clustering Validation Measures. IEEE International Conference on Data Mining, 911–916. doi: 10.1109/icdm.2010.35
- Rokach, L., Maimon, L. O. (2005). Clustering Methods. Data Mining and Knowledge Discovery Handbook, 321–352. doi: 10.1007/0-387-25465-x_15
- Jain, A. K., Dubes, R. C. (1988). Algorithms for clustering data. Prentice Hall, 320.
- Gan, G., Ma, C., Wu, J. (2007). Data Clustering: Theory, Algorithms and Applications. ASA-SIAM Series on Statistics and Applied Probability, 466.
- Mosorov, V., Tomczak, L. (2014). Image Texture Defect Detection Method Using Fuzzy C-Means Clustering for Visual Inspection Systems. Arabian Journal for Science and Engineering, 39 (4), 3013–3022. doi: 10.1007/s13369-013-0920-7
- Qian, W., Zhou, A. (2002). Analyzing popular clustering algorithms from different viewpoints. Journal of Software, 13 (18), 1383–1394.
##submission.downloads##
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
Авторське право (c) 2015 Volodymyr Mosorov, Sebastian Biedron, Taras Panskyi

Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Закріплення та умови передачі авторських прав (ідентифікація авторства) здійснюється у Ліцензійному договорі. Зокрема, автори залишають за собою право на авторство свого рукопису та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons CC BY. При цьому вони мають право укладати самостійно додаткові угоди, що стосуються неексклюзивного поширення роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом, але за умови збереження посилання на першу публікацію статті в цьому журналі.
Ліцензійний договір – це документ, в якому автор гарантує, що володіє усіма авторськими правами на твір (рукопис, статтю, тощо).
Автори, підписуючи Ліцензійний договір з ПП «ТЕХНОЛОГІЧНИЙ ЦЕНТР», мають усі права на подальше використання свого твору за умови посилання на наше видання, в якому твір опублікований. Відповідно до умов Ліцензійного договору, Видавець ПП «ТЕХНОЛОГІЧНИЙ ЦЕНТР» не забирає ваші авторські права та отримує від авторів дозвіл на використання та розповсюдження публікації через світові наукові ресурси (власні електронні ресурси, наукометричні бази даних, репозитарії, бібліотеки тощо).
За відсутності підписаного Ліцензійного договору або за відсутністю вказаних в цьому договорі ідентифікаторів, що дають змогу ідентифікувати особу автора, редакція не має права працювати з рукописом.
Важливо пам’ятати, що існує і інший тип угоди між авторами та видавцями – коли авторські права передаються від авторів до видавця. В такому разі автори втрачають права власності на свій твір та не можуть його використовувати в будь-який спосіб.