Аналіз даних складних об'єктів за допомогою модифікованого алгоритму кластеризації

Автор(и)

  • Татьяна Борисовна Шатовская Харківський національний університет радіоелектроніки пр. Леніна, 14, м. Харків, Україна, 61166, Україна https://orcid.org/0000-0001-7309-2944
  • Ольга Олеговна Дорожко Харківський національний університет радіоелектроніки пр. Леніна, 14, м. Харків, Україна, 61166, Україна https://orcid.org/0000-0001-8185-3563

DOI:

https://doi.org/10.15587/1729-4061.2014.23391

Ключові слова:

кластеризація, модифікація, алгоритм Хамелеон, модифікований метод кластеризації, ієрархія, граф

Анотація

На даний момент є актуальною проблема розробки універсальних і надійних методів і підходів, придатних для обробки інформації різних областей, в тому числі для вирішення проблем, які можуть виникнути в медичній галузі. При лікуванні складних захворювань опорно-рухового апарату, чия етіологія до кінця не розкрита і вимагає додаткового дослідження не є винятком. Для вирішення такого роду завдань має сенс використовувати модифікований алгоритм кластеризації.

Біографії авторів

Татьяна Борисовна Шатовская, Харківський національний університет радіоелектроніки пр. Леніна, 14, м. Харків, Україна, 61166

Кандидат технічних наук, доцент

Кафедра програмної інженерії

Ольга Олеговна Дорожко, Харківський національний університет радіоелектроніки пр. Леніна, 14, м. Харків, Україна, 61166

Студентка 5 курсу

Кафедра програмної інженерії

Посилання

  1. Ляховец, А. В. Исследование результатов применения модифицированного алгоритма хамелеон в области лечения поясничного стеноза. [Текст] / А. В. Ляховец // Восточно-Европейский Журнал передовых технологий. – 2012. – Т. 3, № 11 (57). – C. 13–16.
  2. Geisser, Michael E. Spinal canal size and clinical symptoms among persons diagnosed with lumbar spinal stenosis [Text] / Michael E. Geisser, Andrew J. Haig; Henry C. Tong, Karen S. J. Yamakawa, Douglas J. Quint, Julian T. Hoff, Jennifer A. Miner, Vaishali V. Phalke // The Clinical journal of pain. – 2007. – № 23(9). – P. 780–785.
  3. Tomkins-Lane Predictors of walking performance and walking capacity in people with lumbar spinal stenosis, low back pain, and asymptomatic controls [Text] / Tomkins-Lane, C. Christy Sara Christensen Holz, Karen S. J. Yamakawa, Vaishali V. Phalke, Doug J. Quint, Jennifer Miner, Andrew J. Haig // Archives of Physical Medicine and Rehabilitation. – 2012. – № 93(4). – P. 647–653.
  4. Красиленко, О. П. Лікування синдрому нейрогенної інтермітуючої кульгавості, обумовленого стенозом поперекового відділу хребтового каналу [Текст] / О. П. Красиленко, Ю. Є. Педаченко // Міжнародний неврологічний журнал. – 2011. – № 3. – С. 21–26.
  5. Han, J. Data Mining: Concepts and Techniques Second Edition [Text] / J. Han, M. Kamber. – MORGAN KAUFMANN PUBLISHERS, San Francisco, CA, USA, 2006. – P. 354–363
  6. Jain, Anil Algorithms for clustering data [Text] / Anil Jain, K. Dubes, C. Richard. – Prentice-Hall, Inc., Upper Saddle River, NJ, USA, 1988. – 304 p.
  7. Шатовская, Т. Б. Модификация алгоритма построения графа в алгоритме Хамелеон [Текст] / Т. Б. Шатовская, А. В. Ляховец, И. В. Каменева // Искусств. интеллект. – 2012. – № 3. – С. 480–486.
  8. Chan, T. Multilevel generalized force-directed method for circuit placement [Text] / T. Chan, J. Cong, K. Sze. – In Proc. ISPD, ACM
  9. New York, NY, USA, 2005 – P. 185–192.
  10. Karypis, G. Multilevel graph partitioning schemes [Text] / G. Karypis, V. Kumar. – Minneapolis (Mn): (UMSI research report). Univ. of Minnesota, 1995 – 28 p.
  11. Karypis, G. Fast and highly quality multilevel scheme for partitioning irregular graphs [Text] : Intl. Conf. on Parallel Processing / G. Karypis, V. Kumar // SIAM J. Sci. Comput., to appear. – Society for Industrial and Applied Mathematics Philadelphia, PA, USA. – 1998. – Vol. 20, Issue 1. – P. 359–392. – Available at: http://www.cs.umn.edu/_karypis.
  12. Бериков, В. С. Современные тенденции в кластерном анализе [Текст] / В. С. Бериков, Г. С. Лбов. – Всероссийский конкурсный отбор обзорно-аналитических статей по приоритетному направлению «Информационно-телекоммуникационные системы», 2008. – 26 с.
  13. Sumathi, S. Fundamentals of relational database management systems [Text] / S. Sumathi, S. Esakkirajan. – Electronic text data. – Berlin. Heidelberg: Springer-Verlag, 2007. – P. 415–471
  14. Thangadurai, Dr. K. A Study On Rough Clustering [Text] / Dr. K. Thangadurai, M. Uma, Dr. M. Punithavalli // Global Journal of Computer Science and Technology. – 2010. – Vol. 10, Issue 5. – P. 55–58.
  15. Jain, A. K. Data Clustering: A Review [Text] / A. K. Jain, M. N. Murty, P. J. Flynn // CM Computing Surveys (CSUR). ACM Press, New York. – 1999. – Vol. 31, Issue 3. – P. 255–316.
  16. Ляховец, А. В. Экспериментальные результаты исследования качества кластеризации разнообразных наборов данных с помощью модифицированного алгоритма Хамелеон [Текст] / А. В. Ляховец // Вестник запорожского национального университета. – 2011. – № 2. – C. 86–73.
  17. Ляховец, А. В. Характеристики выборк данных для выбора k при построении графа к-ближайших соседей [Текст] : VI межд. Науч.-прак. Конф. / А. В. Ляховец // Сучасні проблеми і досягнення в галузі радіотехніки, телекомунікацій та інформаційних технологій. – Запорожье, 2012. – C. 168–169.
  18. Guojun, Gan Data Clustering: Theory, Algorithms, and Applications [Text] / Gan Guojun, Ma. Chaoqun, W. Jianhong. – ASA-SIAM Series on Statistics and Applied Probability, SIAM, Philadelphia, ASA, Alexandria, VA, 2007. – P. 19–320
  19. Ляховец, А. В. Исследование динамической кластеризации линейнонеразделимых зашумленных данных с помощью модифицированного алгоритма Хамелеон [Текст] / А. В. Ляховец // Научно-технический журнал “Автоматизированные системы управления и приборы автоматики”. – 2012. – C. 55–62
  20. Нейский, И. М. Классификация и сравнение методов кластеризации [Текст] / И. М. Нейский // Интеллектуальные технологии и системы. Сборник учебно-методических работ статей аспирантов и студентов. – 2008 – Вып. 8. – С. 111–122.
  21. Salamov, V. Prediction of Protein Secondary Structure by Combining Nearest-neighbor Algorithm and Multiple Sequence Alignments [Text] / V. Salamov, V. Solovyev. – J. Mol. Biol, 1995. – P. 11–15.
  22. Якобовский, М. В. Обработка сеточных данных на распределенных вычислительных системах [Текст] / М. В. Якобовский // Вопросы атомной науки и техники. Сер. «Математическое моделирование физических процессов». –2004. –Вып. 2. –29 c.
  23. Valgaerts, Levi Dynamic load balancing using space-filling curves [Electronic resource] / Technische Universität München, Institut für Informatik. – Levi Valgaerts. – Available at: http://www5.in.tum.de/lehre/seminare/clust_comp/SS05/papers/topic09.doc.
  24. Graph Partitioning Algorithms for Distributing Workloads of Parallel Computations Bradford L. Chamberlain Tech. report TR-98-10-03 [Electronic resource / Univ. of Washington, Dept. of Computer Science & Engineering, 1998. –Available at: http://www.cs.washington.edu/homes/brad/cv/pubs/degree/generals.html.
  25. Derek, Greene Graph partitioning and spectral clustering” [Electronic resource] / Greene Derek, 2004. – Available at: https://www.cs.tcd.ie/research_groups/mlg/kdp/presentations/Greene_MLG04.ppt.
  26. Marks, J. A seed-growth heuristic for graph bisection [Text] / J. Marks, W. Ruml, S. Shieber, J. Ngo; In: Battiti R., Bertossi A. A., editors // Proceedings of Algorithms andExperiments(ALEX98). – Italy: Trento, 1998. – P. 76–87.
  27. Ljahovec, A. V. (2012). Issledovanie rezul’tatov primenenija modificirovannogo algoritma hameleon v oblasti lechenija pojasnichnogo stenoza. Eastern-European journal of enterprise technologies, Vol. 3, № 11 (57), 13–16.
  28. Geisser, Michael E., Haig, Andrew J., Tong, Henry C., Karen, S. J. Yamakawa, Quint, Douglas J., Hoff, Julian T., Miner, Jennifer A., Phalke, Vaishali V. (2007). Spinal canal size and clinical symptoms among persons diagnosed with lumbar spinal stenosis. The Clinical journal of pain, 23 (9), 780–785.
  29. Tomkins-Lane, Christy, C. Sara Christensen Holz, Y amakawa, Karen S. J., Phalke, Vaishali V., Quint, Doug J., Miner, Jennifer, Haig, Andrew J. (2012). Predictors of walking performance and walking capacity in people with lumbar spinal stenosis, low back pain, and asymptomatic controls. Archives of Physical Medicine and Rehabilitation, 93 (4), 647–653.
  30. Krasilenko, O. P., Pedachenko, Ju. E. (2011). Lіkuvannja sindromu nejrogennoї іntermіtujuchoї kul’gavostі, obumovlenogo stenozom poperekovogo vіddіlu hrebtovogo kanalu. Mіzhnarodnij nevrologіchnij zhurnal, 3, 21–26.
  31. Han, J., Kamber, M. (2006). Data Mining: Concepts and Techniques Second Edition. MORGAN KAUFMANN PUBLISHERS, San Francisco, CA, USA, 354–363.
  32. Jain, Anil, Dubes, K., Richard, C. (1988). Algorithms for clustering data. Prentice-Hall, Inc., Upper Saddle River, NJ, USA, 304.
  33. Shatovskaja, T. B., Ljahovec, A. V., Kameneva, I. V. (2012). Modifikacija algoritma postroenija grafa v algoritme Hameleon. Iskusstv. Intellect, 3, 480–486.
  34. Chan, T., Cong, J., Sze, K. (2005). Multilevel generalized force-directed method for circuit placement. In Proc. ISPD, ACM New York, NY, USA, 185–192.
  35. Karypis, G., Kumar, V. (1995). Multilevel graph partitioning schemes. Minneapolis (Mn): (UMSI research report). Univ. of Minnesota, 28.
  36. Karypis, G., Kumar, V. (1998). Fast and highly quality multilevel scheme for partitioning irregular. SIAM J. Sci. Comput., to appear. Society for Industrial and Applied Mathematics Philadelphia, PA, USA, Vol. 20, Issue 1, 359–392. Available at: http://www.cs.umn.edu/_karypis.
  37. Berikov, V. S., Lbov, G. S. (2008). Sovremennye tendencii v klasternom analize. Vserossijskij konkursnyj otbor obzorno-analiticheskih statej po prioritetnomu napravleniju «Informacionno-telekommunikacionnye sistemy», 26.
  38. Sumathi, S., Esakkirajan, S. (2007). Fundamentals of relational database management systems. Electronic text data. Berlin. Heidelberg: Springer-Verlag, 415–471
  39. Thangadurai, Dr. K., Uma, M., Punithavalli, Dr. M. (2010). A Study On Rough Clustering. Global Journal of Computer Science and Technology, Vol. 10, Issue 5, 55–58.
  40. Jain, A. K., Murty, M. N., Flynn, P. J. (1999). Data Clustering: A Review. CM Computing Surveys (CSUR). ACM Press, New York, Vol. 31, Issue 3, 255–316.
  41. Ljahovec, A. V. (2011). Jeksperimental’nye rezul’taty issledovanija kachestva klasterizacii raznoobraznyh naborov dannyh s pomoshh’ju modificirovannogo algoritma Hameleon. Vestnik zaporozhskogo nacional’nogo universiteta, 2, 86–73.
  42. Ljahovec, A. V. (2012). Harakteristiki vybork dannyh dlja vybora k pri postroenii grafa k-blizhajshih sosedej. Suchasnі problemi і dosjagnennja v galuzі radіotehnіki, telekomunіkacіj ta іnformacіjnih tehnologіj. Zaporozh’e, 168–169.
  43. Guojun, Gan, Chaoqun, Ma., Jianhong W. (2007). Data Clustering: Theory, Algorithms, and Applications. ASA-SIAM Series on Statistics and Applied Probability, SIAM, Philadelphia, ASA, Alexandria, VA, 19–320.
  44. Ljahovec, A. V. (2012). Issledovanie dinamicheskoj klasterizacii linejnonerazdelimyh zashumlennyh dannyh s pomoshh’ju modificirovannogo algoritma Hameleon. Nauchno-tehnicheskij zhurnal “Avtomatizirovannye sistemy upravlenija i pribory avtomatiki”, 55–62.
  45. Nejskij, I. M. (2008). Klassifikacija i sravnenie metodov klasterizacii. Intellektual’nye tehnologii i sistemy. Sbornik uchebno-metodicheskih rabot statej aspirantov i studentov, Issue 8, 111–122.
  46. Salamov, V., Solovyev, V. (1995). Prediction of Protein Secondary Structure by Combining Nearest-neighbor Algorithm and Multiple Sequence Alignments. J. Mol. Biol, 11–15.
  47. Jakobovskij, M. V. (2004). Obrabotka setochnyh dannyh na raspredelennyh vychislitel’nyh sistemah. Voprosy atomnoj nauki i tehniki. Ser. «Matematicheskoe modelirovanie fizicheskih processov», Issue 2, 29.
  48. Valgaerts, Levi Dynamic load balancing using space-filling curves. Technische Universität München, Institut für Informatik. Levi Valgaerts. Available at: http://www5.in.tum.de/lehre/seminare/clust_comp/SS05/papers/topic09.doc.
  49. Graph Partitioning Algorithms for Distributing Workloads of Parallel Computations Bradford L. Chamberlain Tech. report TR-98-10-03 (1998). Univ. of Washington, Dept. of Computer Science &Engineering. Available at: http://www.cs.washington.edu/homes/brad/cv/pubs/degree/generals.html.
  50. Derek, Greene (2004). Graph partitioning and spectral clustering. Available at: https://www.cs.tcd.ie/research_groups/mlg/kdp/presentations/Greene_MLG04.ppt.
  51. Marks, J., Ruml, W., Shieber, S., Ngo, J. (1998). A seed-growth heuristic for graph bisection. Proceedings of Algorithms andExperiments(ALEX98). Italy: Trento, 76–87.

##submission.downloads##

Опубліковано

2014-04-09

Як цитувати

Шатовская, Т. Б., & Дорожко, О. О. (2014). Аналіз даних складних об’єктів за допомогою модифікованого алгоритму кластеризації. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 2(4(68), 55–59. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2014.23391

Номер

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

Розділ

Математика та кібернетика - прикладні аспекти

Ліцензія

Авторське право (c) 2014 Татьяна Борисовна Шатовская, Ольга Олеговна Дорожко

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.