И.Д. Мандель - Кластерный анализ (1185344), страница 40
Текст из файла (страница 40)
75 — 92. !31. Наг!|Вал /. А. С!ияеплд а!Вопйтв.— Х. У: %8еу.— !975.— Р. 386. !32. Нолг/а У., 5иу!того Е. МпИХапа!е ба!а гергеьеп|а|юп апд апа|уяв Ьу 1асе раИегп па|од 1ас|а! ехргемюп сбагас1ег|вбсв//Ра1. 1егп гесобпНюп.— 1986.— ч.— !9.— Х|.— Р. 85 — 94. 133. НиЬегг 5. /., Леи!л /. Н. А Вепега| в|а1НИ!сь 1гагпечгогЬ 1ог аваева|ад са|еаопа! с!нв|ег!пВ |п 1гее гесаП//Рвусбо|оВ|са1 ВпПебп.— 1976.— ч.
83.— Р. ! 072 — 1080. 134, /агл Н. С., /лдгауал А., 6ое! Е. Н. Моп1е — Саг|о сотрагйоп о1 ях ЫегагсЫса! с|ив!ег!пд гпейобв оп галдит ба1а//Ра1. гесоап. !986.— ч. 19.— Х! — р. 95 — 99. 135. /атЬи М., беЬеаих М. О. Сйв1ег апа!уяь апб да!а апа|уяв.— ХУ— Атв!егбат,— !983.— 898 рр. 1Зб. /ап1юе Н., 5|Ььол Н., Майета1йа| 1ахопоту.— |а |УИеу,— 1971.
137. Корр В., Н!егагсМса| с|амйкабоп 1: 5!пВ!е ЫпЬаае тейод//Вите!пса! й,— ч. 20.— 1978, — Х5.— р. 495 — 501; !1: Сотр|е1е !1п!саде гпе!Ьоб — Хб.— р. 597— 602; П|: АчегаВе ИпЬаВе, Мейап, Сеп|гой, Фагд, Р!ех1Ые 5!га1еВу— Х7.— Р. 703 — 71!. 138. Кигхулвт М. В', Юест|оп йи!еь 1ог а ЫегвгсЫга| с!аьяПег//Рв| гесаб |еИегв.— !983.— ч. |, р, 305 — 310. 139. Маьваг! Р. 1... Р|авгпа Е., Каи/тал Ь., Хоп — ЫегагсЫса! с|пйеппд чИй МАЯ.ОО//Ра|. Иесобп!Иоп.— !983,— ч.
!6, — Х5.— рр. 507 — 516. !40. МН!!Вал 6. %'. Ап ехат1паИоп о| йе еИес1 о1 в|х 1урев о| еггог рег1пгЬабоп оп й1ееп с|пяеппб а|догИЬтв//РвусЬоте!пса.— 1980.— ч. 45, ХЗ.— Р. 325 — 342. 141. МгН|дал 6. Ф'. А Моп1е — Саг|о в|обу о1 1Ыг1у |п1егпа| сгбегюпв теавигев |ог с|пмег апа|уяв//Рвусботе|гйа,— 1981.— ч. 46.— Х2.
Р. 187 — 199. !42. МН/!Вал 6. |Р., Соарес М. С. Ап екаиппабоп о1 ргоседпгев |ог де1егппп|па йе пшпЬег о1 с|пмегь |п а ба!а ве1//Рвусбогпе1г|Ва 1985, ч. 50,— Х2,— Р. 159 — ! 79. 143. МНМл В. 6., Абб|бче с|пйеппд апб цпайа1Хе 1ас1ог апа|увь тейпов.
Гопгй !п1егпабопа| вутрояпт Оа1а апа|уь!в апд 1п1оппабсв.— !985, ч. !. Негваб!ев, Ггапсе.— р. 11! — 122. 144. Ма|ела Н. ЕбегагсЫса! Вгоир|па те!Ьодв апд в|орр|пд ги1ев//Сотрп|ег. !.— Ю77.— ч, 20.— п4,— р. 359 — 363, 145. Рег|гусх УР. А!Воййть о1 Ыхку сЫЯег|пд вИй рагба! впрегч!в|оп. Рв1. гесобп. |еИегв.— 1985.— ч. 3, — р. ! 3 — 20. 146.
Нилу 97. М., ОЬ|есбче сгИепа 1ог йе еча!иабоп о1 с1ияег|пб гпе!Ьобв// .|АВА, 1971.— ч. 66.— Р. 846 — 850. 147. Ной!/ Е. У. Ме!Ьобв о1 сотраг!пВ с!авьйсабоп//Апппа| Веч!ечг о1 Есо!оау апб Вув|етабсв.— 1974.— 5,— р. !01 — ! 13. !48. НотевЬегу Н. С. С|уь1ег апа|уяв |ог гевеагсбегв.— ХУ: !985.— 336 рр. 149. 5ра|А Н. С|ов|ег — Апа|уве — А|дог!!Ьгпеп.— МппсЬеп: — 1975,— 217 5, 150. 5ойа! Н.
Н., 5леа|А Р. Н. А рг!пс|р1е о1 пшпепса| 1ахопоту,— Вап Егапвсйсо; 1963.— 386 рр. !51. Тпол /7. 6. С|м1ег апа|уяв.— Ь.; Апп АгЬог Едяагбв Вгов.— !939.— 139 р. !52. ФЪийат М. Н. Хтпепса| с|амйсабоп о1 ргохппбу да!а в51Ь авв|бптеп1 теавпгев//3. о1 С|амйсабоп.— 1985,— ч. 2.— р. 157 — 172. 153. В'олу М. А. А Ьоойбгар 1евбпВ ргоседиге |ог |пчевбдаИпб йе ппгпЬег о1 виЬрори|аИопв//й Яа1. Сотр1. 5пп.— 1985.— ч. 22.— Р. 99 — 112. 154.
В'олу М. А. А ЬуЬгЫ с|пв1ег!пб гпе|Ьоб 1ог Ыеп|йпд Ыап — с!епвИу сйяегв// ЗАВА.— !982.— ч. 77.— и. 380, р. 841 — 847. 173 ПРЕДМЕТНЫЙ УКАЗАТЕЛЬ Автоматическая классификация 4, 10, 98, 149, 153 Аддитивные кластеры 102 Адекватная статистика 29 Алгоритм «объединение» («разделе- йне») 93, 97 — «перемещение» 93, 97 Алгоритмы иерархические 40 — 45, 48, 49, 53, 69 — 73, 97, 102, 143, 148, 150, 156, 159, 162, !65 Анализ ннтенсиональный 5, 127, !28, 129, 141, 142, 145 — компонентный 66, 105, 119 — 122, 145, 159, 162 — лингвистический 18 — 20, 66 — образный 119, 123, 125 — факторный 5, 1О, 20, 44, 77, 104, 145, 161, 162 — — качественный 92, 102 †1 Аномальные наблюдения ЗЗ, 122, 127, 161 Визуализация данных 10, 19, 40, 118— 124, 126, 159, 167 Выпуклые матрицы 50, 58, !25, 153 Генерация данных !08 †1 Глобальный экстремум критерия 95— 97, !54 Группировка вариативная 9, 11, 18, 19 — комбинационная 11, 12, 19, 20, 160 — нормативная функция 12, 19 — структурная 7, 9, 12 — типологическая 7, 8, !38 Дендрограмма 53, 54, 69, 73, 123, 124, 159 Диагонализация 41, 44, 49, 50, 51, 73, 74, 123, 124, 133, 156, 162 Интерпретирующий фуннционал ка- чества 98, 99 Информативные признаки 118, 122, 144 Качественная однородность 7, 8, 10, 138, 143 Квазипорядок 21, 23 Кластер-анализ 4, 9, 10, 15 — 19, 36, 38, 44, 139 в 143 Классификация автоматическая 4, 10, 98, 149, 153 174 — естественная 10, 12, 126, 137 †1, !43 — искусственная !26, 137 †1 — точные алгоритмы 99 — функционал качества 37 — 39, 43, 62, 77 — 96, 98, 153, 160 — задачи многокритернальные 101 Компактность 10, 43, 49, 52, 109, 164 Кратчайший незамкнутый путь (КНП) 51, 64, 65, 67, 76, 78, 80, 85, 88, 93, 125 Коэффициент вариации 9, 159 — Жаккарда 31, 147, 154 — кофенетической корреляции 33 — Рао 31, !47 — Роджерса — Танимото 31, !47 — сопряженности Крамера 109, 111, 135, 162 — Хемминга 31, 147 — Хемминга (Миркина — Рэида) 109, 11, 155 Кусочная аппроксимация 126, 127, 145 Мера близости Воронина 31, 147 — — Журавлева 31, 147 — — Миркина 31, 146, 147 Метод ближнего соседа 43, 64, 98, 11О, 111, 116, 152, 155 — динамических сгущений 94, 97, 148 — группового учета аргументов (МГУА) 94, 95 -- корреляционных плеяд 44, 51 — й-средних 37, 43, 50, 60, 62, 68, 76, 87, 92, 97, 99, 11О, 111, 148, 166 Многомерное шкалирование 35, 69, 119, 122 Монотонные системы 99, 100 Непараметрнческие методы 15, 89, 92, 154, 155, 158 Нормальное распределение 9, 11, 15— 17, 89, 108, 110, 158 Нормировка показателей 27 †1, 147 Отношение бинарное 20, 21, 23, 40.
62, 102 — метризованное 21 — 24 Йерсептрои 52, 62 Подход аппроксимацнонный 39, 40, 45, 98, 101, 146 — вероятностно-статистический 1О, 12, 19, 161 — геометрический 11, 19 — моиотетический !2, !8, 20 — политетический 12, 18 — структурный !О, 16, 19, 139, !40, 143 — эвристический 37, 44 Пороговые значения 40, 45, 50 — 52, 61, 65, 66, 73, 93, 102, 103 Потенциальные функции 49, 55, 77, 78. 87, 93 Профиль 35 Разделение смесей 10, 19, 89, 145 Размытые множества 40, 43, 62, 63, 77, 80, 82, 89, 92, 95, !59 Разрезание графа 41, 64, 75 Распознавание образов без учителя 40, 10, 44, 77 Расстояние евклидово 3!. 32, 60, 71, 85, 87, 91, 94, 120, !22, 147, 148 — линейное 30, 31, 147 — 54ахаланобиса 31 — 34, 89* 96 !47 — 54инковского 31/32 — между отношениями 24 Редуктивность расстояний 55 56 72 Регрессия 102, 122, 126, 127, '131, 141 Самообучение 10, 37, 44, 52 Средняя многомерная 18 -- степенная 90 Стохастическая аппроксимация 77, 87, 96 Стратификация 4, 76 Таксоиомня 4, 10, 40 Толерантность 21, 22, 39 Триангуляция 100 Ультраметрика 43, 98 Шкала измерения 22, 23 Эквивалентность 21, 23, 3, О!.
Эталонные процедуры 41, 44. 50, 59, 63, 74, 98, 99 175 3 7 7 7 9 12 20 28 30 2. Процедуры кластерного аналмза 36 36 36 39 42 4ч 45 47 53 !18 118 126 132 137 137 !37 !40 143 '44 ' 4 'т8 !56 159 !61 164 168 !74 СОДЕРЖАНИЕ Предисловие 1. Однородность н классификация. Общие понятия 1.!. Основные подходы к выделению однородных групп объектов 1.1.!. Качественные и количественные аспекты группировки 1.1.2. Основные концепции однородности !.1.3. Связи между подходами и комбинированные методы 1.2.
Отношения, признаки, шкалы, измерения 1.3. Измерение близости объектов 1.3.1. Общие представления 1.3.2 Проблема адекватности мер близости 1.3.3. Характеристики близости объектов 2.1. Классификация алгоритмов классификации 2.!.1. Типы методов кластер-анализа 2.!.2. Классификация алгоритмов 2.2. Алгоритмы прямой классификации 2.2,1. Развитие идей 2.2.2. Определение кластероа 2.2.3.
Описание алгоритмов 2.2.3.1. Иерархические алгоритмы 2.2.3.2. Процедуры типа упорядочения (днагоиалиэации) матрицы расстояний н последовательного формирования кзастеров 2.2.3.3. Процедуры эталонного типа 2.2.3.4. Алгоритмы типа разрезания графа 2.2.3.5. Прочие и комбинированные алгоритмы 2.2.4.
Обсуждение основных типов процедур 2.3. Алгоритмы оптимизации н аппроксимации 2.3.!. Развитие идей 2.3.2. Критерии качества классификации 2.3.3. Алгоритмы оя 2.3.4. Аппроксимационный подход в кластерном анализе 2.4. Экспериментальное сравнение кластер-процедур 2.4.1. Постановка задачи и развитие идей 2.4.2. Схема генерации данных и сравнения алгоритмов 2.4.3. Результаты экспериментального сравнения 3. Кластер-анализ н смежные вопрвсы 3.1. Упрощение описания; классификация в сокращенных пространствах, визуализации данных 3.2. Классификация с учетом внешней цели 3.3.
Двойственность в задаче классификации 4. 54етодологня н методика нспользованмя кластер-анализа 4.!. Кластер-анализ и теория классификации 4.1.!. Классификации естественные н искусственные 4.1.2. Внутренние и внешние цели классифицирования 4.2. Общая схема использования методов классификации 4.2.!. Выбор типа метода классификации 4.2.2. Обоснование способа измерения близости объектов 4.2.3. Выбор алгоритмов кластер-анализа 4.2,4.
Выбор параметров алгоритмов классификации 4.2.5. Представление и ннтерпретапия результатов классификации 4.3. Оценка результатов производственном деятельности и классификация предприятий 4.4. Экономико-геологическое районирование территории Список литературы Предметный указатель 176 57 59 64 65 69 76 76 77 96 101 107 107 108 1! 0 .
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
