Два підходи до розв’язання задачі кластеризації у широкому сенсі з позицій індуктивного моделювання
Abstract
Описано два оригінальних підходи до вирішення задачі кластеризації у постановці в широкому сенсі, базовані на застосуванні парадигми індуктивного підходу до кластер-аналізу. Методи можуть мати застосування у багатьох сферах прикладних системно-аналітичних досліджень, дотичних з проблемами структуризації, класифікації, кластеризації та моделюванням складних систем.References
?вахненко А.Г. Объективная кластеризация на основе теории самоорганизации моделей / А.Г. ?вахненко // Автоматика. – 1987. – №5. – С. 6 – 15.
Сарычева Л.В. Объективный кластерный анализ данных на основе МГУА / Л.В. Сарычева // Проблемы управления и информатики. – 2008. – № 2. – C. 86 –104.
Ivakhnenko A.G. Inductive Learning Algorithms for Complex Systems Modeling / R. Madala, A.G. Ivakhnenko. – CRC Press, Boca Raton, 1994. – 350 p.
Мандель ?. Д. Кластерный анализ / ?. Д. Мандель. – М.: Финансы и статистика. – 1988. – 176 с.
Литвиненко В.?. Кластерный анализ данных на основе модифицированной иммунной сети / В.?. Литвиненко // Управляющие системы и машины. – УСиМ. – 2009. – №1. – С. 54 – 61, 85.
Степашко В.С. Елементи теорії індуктивного моделювання / Стан та перспективи розвитку інформатики в Україні: монографія / Колектив авторів. – Київ: Наукова думка, 2010. – 1008 с. / – С. 471 – 486.
Осипенко В.В. Решение задачи двойной кластеризации на основе самоорганизации / В.В. Осипенко //Автоматика. –1988. – №3. – С. 74 – 79. [Osypenko V. Solution of a Double Clusterization Problem with the Use of Self-Organization. In: SAC, USA, No. 3, vol.21, –1988. – Pp.77 – 82.
Downloads
Issue
Section
License
All materials are disseminated under the terms of the Creative Commons Attribution 4.0 International Public License, which permits others to distribute the manuscript with proper acknowledgement of the authorship and the original publication in this journal.
