Алгоритмічна оцінка оптимальності результатів кластеризації за критерієм відстані

2010;
pp. 131 – 134
Authors: 
Стех Ю. В., М. Е. Файсал Сардіх, Керницький А. Б., Домброва М. С.

Національний університет «Львівська політехніка», кафедра систем автоматизованого проектування

The algorithmic approach to the evaluation optimality of clustering results by distance criterion is proposed. The approach is based on solving two-criterion optimization by building and evaluating the optimality criteria in the form of index functions.

1. Ту Дж., Гонсалес Р. Принципы распознавания образов. – М.: Мир, 1978. 2. Дюран Б., Оделл П. Кластерный анализ.– М.: Статистика, 1977. 3 Мандель И.Д. Кластерный анализ. – М.: Финансы и статистика, 1988. 4. Барселян А.А., Куприянов М.С., Степаненко В.В., Холод И.И. Технология анализа данных: Data Mining, Visual Mining, Text Mining, OLAP. – СПб.: БХВ-Петербург, 2007. 5. Rousseeuw P.J. Silhouettes: a graphical aid to the interpretation and validation of cluster analysis // Journal of Computational and Applied Mathematics. – 1987. – Vol.20. – P.53–65. 6. Bezdek J.C., Pal N.R. Some new indexes of cluster validity. // IEEE Transactions on Systems, Man and Cebernetics. – 1998. – Vol.28. – P.301–315. 7. Dunn J. Well separated clusters and optimal fuzzy partitions // Journal of Cybernetics. – 1974. – Vol.4. – P.95–104. 8. Stekh Y., Fajsal M.E. Sardieh, Lobur М. System for a cluster analysis. – Proceedings of the Xth International Conference “Modern Problems of Radio Engineering, Telecomunications, and Computer Science” // IEEE TCSET’2010. – Lviv–Slavske. – 2010. – P.236 9. Stekh Y., Fajsal M.E. Sardieh, Kernytskyy А., Nykyforchyn R. Dialog graphical system of classification with the help of distance function. – Proceedings of the XVI Ukrainian-Polish Conference on “CAD in Machinery Design. Implementation and Education Problems” // CADMD’2008. – Lviv, 2008. – P.88–89.