Кластерной анализ

Cтраница 2

О возможностях кластерного анализа мы популярно рассказываем на примере данных об автомобилях разных марок. [16]

Сложность задач кластерного анализа состоит в том, что реальные объекты являются многомерными, то есть описываются не одним, а несколькими параметрами ( представьте, что объекты - это персональные компьютеры), и объединение объектов в группы проводится в пространстве многих измерений, что весьма нетривиально. Кроме того, данные могут носить нечисловой характер. [17]

Значения центроидов ( промасштабированные и соответствующие значения активации ( упорядочен.| Значения центроидов для кластеров I и 2, дающих большие значения активации скрытого элемента РЕ1. [18]

По результатам кластерного анализа в обучающем множестве было выделено 8 кластеров. Были вычислены центроиды, затем они были упорядочены по возрастанию величины активации. Две пары кластеров ( 6& 5 и 2& 1), составляющих вместе 30 наблюдений, относятся, соответственно, к очень низким и очень высоким выходным значениям первого скрытого элемента. Далее, наблюдения выявили для кластеров групп 5 и 6 высокие, а для кластеров 1 и 2 - низкие реальные значения целевой переменной. [19]

В теории кластерного анализа и теории распознавания образов известны разные приемы определения меры сходства объектов от элементарных до очень сложных. [20]

О возможностях кластерного анализа мы популярно рассказываем на примере данных об автомобилях разных марок. [21]

Увеличение количества информации для словаря неполадок при использовании многих частот. [22]

Мы начинаем обсуждение кластерного анализа, предполагая, что по экспериментальным измерениям нам известно о том, идет ли процесс удовлетворительно или нет, и если нет, то каковы причины этого. Целью является обнаружение и диагностирование неполадки на основе измерения нескольких непрерывных переменных. [23]

Наиболее часто методы кластерного анализа используются в социологии, маркетинговых исследованиях, экономике, биологии, медицине, археологии. [24]

Если потенциальный пользователь кластерного анализа не осведомлен о таких терминологических различиях, это может привести к большой путанице. [25]

Наиболее часто методы кластерного анализа используются в социологии, маркетинговых исследованиях, экономике, биологии, медицине, археологии. [26]

Важную роль в кластерном анализе играют меры сходства. Наиболее часто в качестве такой меры употребляется коэффициент корреляции Пирсона, первоначально использовавшийся для определения зависимости переменных. Кластеры обладают рядом свойств, среди которых наиболее важными являются плотность, дисперсия, форма, отдельность. Плотность - это близость отдельных точек скопления, позволяющая отличать его от других областей многомерного пространства, содержащих либо мало точек, либо не содержащих их совсем. Дисперсия характеризует степень рассеяния точек в пространстве относительно центра кластера. [27]

В последние годы развитие кластерного анализа несколько замедлилось, судя и по числу публикаций, и по числу дисциплин, где этот метод применяется. Можно сказать, что в настоящее время психология, социология, биология, статистика и некоторые технические дисциплины выходят на стадию консолидации в отношении кластерного анализа. [28]

Известно множество различных методов кластерного анализа. Однако трудно найти такое конкретное применение кластерного анализа, при котором используются только уже существующие методы. Это подтверждает приведенное выше положение, что специфика объекта исследования оказывает большое влияние на решение задачи о группировке по кластерам. Многие из тех, у кого возникает необходимость в проведении кластерного анализа, создают один или несколько новых методов. [29]

Евклидово расстояние точек по оси абсцисс и по оси ординат - на основании теоремы Пифагора (. [30]

Страницы: 1 2 3 4