Рассматривается задача построения кластеров на неполных данных и их использования для классификации не полностью определённых объектов. Представлен оригинальный подход, определяющий технику решения путём перехода к отысканию максимального независимого множества (максимальной клики) в нечётком графе, для которого кластер как раз и представляет максимальную клику. Не полностью определённый входной объект, подлежащий классификации (распознаванию), попадает в один из кластеров, и относительно него принимается решение, характерное для этого кластера. Подход последовательно использует модальную логическую систему формул, формализующих задачу отыскания максимального независимого множества в нечётком графе. Показывается, как эту задачу свести к задаче псевдобулевой оптимизации, и приводится простой эвристический алгоритм её решения.

базы данных

технические науки

информатика и вычислительная техника

кластеры

эффективные алгоритмы

модели и алгоритмы

Об одной модели кластерного анализа на неполных данных

Использование нейросетевых моделей в поведенческом скоринге

Беспроводные теги на основе Bluetooth-устройств

Профессиональные стандарты в области ИТ как фактор технологического и социального развития

Сравнительный анализ сайтов поиска оптовых поставщиков по критерию функциональной полноты

Анализ интеллектуальных информационных систем на примере сCRM и ERP

Прикладная информатика. Научные статьи

prikladnaia-informatika-nauchnye-stati