Деякі методи автоматичного групування об’єктів

Автор(и)

  • Наталія Емерихівна Кондрук Ужгородський національний університет пл. Народна, 3, м. Ужгород, 88000, Україна https://orcid.org/0000-0002-9277-5131

DOI:

https://doi.org/10.15587/1729-4061.2014.22930

Ключові слова:

кластерний аналіз, кластер, нечіткі бінарні відношення, розбиття об’єктів, кластеризація об’єкті

Анотація

В роботі представлено загальний метод кластеризації об’єктів, що використовує нечіткі бінарні відношення для визначення міри близькості векторів ознак об’єктів  за «кутовою» та «довжинною» напівметриками. Даний метод  реалізований у вигляді трьох алгоритмів. Програмна реалізація даного методу показала його ефективність при розв’язанні різних прикладних задач та простоту в застосуванні.

Біографія автора

Наталія Емерихівна Кондрук, Ужгородський національний університет пл. Народна, 3, м. Ужгород, 88000

Кандидат технічних наук, доцент

Кафедра кібернетики і прикладної математики

Посилання

  1. Estivill-Castro, V. Why so many clustering algorithms — A Position Paper [Text] / V. Estivill-Castro // ACM SIGKDD Explorations Newsletter. – 2002. – Vol. 4 (1). – P. 65–75.
  2. Huang, Z. Extensions to the k-means algorithm for clustering large data sets with categorical values [Text] / Z. Huang // Data Mining and Knowledge Discovery. – 1998. – Vol. 2. – P. 283–304.
  3. Mingoti, S. Comparing SOM neural network with Fuzzy c-means, K-means and traditional hierarchical clustering algorithms [Text] / S. Mingoti, J. Lima // European Journal of Operational Research. – 2006. – Vol. 174 (3). – P. 1742–1759.
  4. Székely, G. J. Hierarchical clustering via Joint Between-Within Distances: Extending Ward’s Minimum Variance Method [Text] / G. J. Székely, M. L. Rizzo // Journal of Classification. – 2005. – Vol. 22. – P. 151–183.
  5. Bailey, K. Numerical Taxonomy and Cluster Analysis [Text] / K. Bailey. – Typologies and Taxonomies, 1994. – 34 p.
  6. Jain, A. K. Flynn Data clustering: a review [Text] / A. K. Jain, M. N. Murty // ACM Comput. Surv. – 1999. – Vol. 31(3). – P. 264–323.
  7. Пістунов, І. М. Кластерний аналіз в економіці [Текст] / І. М. Пістунов, О. П. Антонюк та ін. – Дніпропетровськ: Національний гірничий університет, 2008.– 84 с.
  8. Ким, Дж. Факторный, дискриминантный и кластерний анализ [Текст] / Дж. Ким, Ч. У. Мьюллер, У. Р. Клекка. – М.: Финансы и статистика, 1989. – 215 с.
  9. Дюран, Б. Кластерный анализ [Текст] / Б. Дюран, П. Оделл. – М.: «Статистика», 1977. – 128 с.
  10. Кондрук, Н. Е. Застосування багатокритеріальних моделей для задач збалансованого харчування [Текст] / Н. Е. Кондрук, М. М. Маляр // Вісник Черкаського державного технологічного університету. Серія: технічні науки. – 2010. – Вип. 1, № 1. – С. 3–7.
  11. Кондрук, Н. Э. Некоторые применения кластеризации критериального пространства для задач выбора [Текст] / Н. Э. Кондрук, Н. Н. Маляр // Компьютерная математика. – 2009. – № 2. – С. 142–149.
  12. А61К8/19, А61К8/30, МПК (2006.01). Патент на корисну модель 64777 Україна. Спосіб автоматизованого складання дієтичного харчування «Дієтолог» [Текст] / Маляр М. М., Кондрук Н. Е., Горленко О. М., Томей А.І . – № u201100007; Заявл. від 04.01.2011; Опубл. 25.11.2011, Бюл.№ 22.
  13. Estivill-Castro, V. (2002). Why so many clustering algorithms — A Position Paper. ACM SIGKDD Explorations Newsletter, 4 (1), 65–75.
  14. Huang, Z. (1998). Extensions to the k-means algorithm for clustering large data sets with categorical values. Data Mining and Knowledge Discovery, 2, 283–304.
  15. Mingoti, S., Lima, J. (2006). Comparing SOM neural network with Fuzzy c-means, K-means and traditional hierarchical clustering algorithms. European Journal of Operational Research, 174 (3), 1742–1759.
  16. Székely, G. J., Rizzo, M. L. (2005). Hierarchical clustering via Joint Between-Within Distances: Extending Ward’s Minimum Variance Method. Journal of Classification, 22, 151–183.
  17. Bailey, Ken (1994). Numerical Taxonomy and Cluster Analysis. Typologies and Taxonomies, 34.
  18. Jain, A. K., Murty, M. N. (1999). Flynn Data clustering: a review. ACM Comput. Surv., 31 (3), 264–323.
  19. Pistunov, I. M. (2008). Cluster analysis of the economy. National Mining University, 84.
  20. Durand, B. (1977). Cluster analysis. “Statistics”, 128.
  21. Kim, J. (1989). Factor, discriminant and cluster analysis. Finance and Statistics, 215.
  22. Kondruk, N. E. (2010). Application of multicriteria models for the problems of a balanced diet. J of Cherkasy State Technological University. Series: Engineering Sciences, Vol. 1, № 1, 3–7.
  23. Kondruk, N. E. (2009). Some applications of clustering criterion space for selection tasks. Computer Mathematics, 2, 142–149.
  24. Malyar, M. M., Kondruk, N. E., Gorlenko, A. M., Tomey A. A. (25.11.2011). Ukraine Automated method dietetic foods “Nutritionist”. Patent for utility model 64777 u201100007, № 22.

##submission.downloads##

Опубліковано

2014-04-09

Як цитувати

Кондрук, Н. Е. (2014). Деякі методи автоматичного групування об’єктів. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 2(4(68), 20–24. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2014.22930

Номер

Том 2 № 4(68) (2014): Математика та кібернетика - прикладні аспекти

Розділ

Математика та кібернетика - прикладні аспекти

Ліцензія

Авторське право (c) 2014 Наталія Емерихівна Кондрук

Creative Commons License

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.