Детальная информация

В работе представлен обобщенный алгоритм определения максимального количества кластеров, в принципе распознаваемых при обработке неточных данных с учетом их неопределенности. Соответствующая процедура обеспечивает возможность оценки наибольшего числа групп в структуре анализируемой совокупности кластеризуемых векторов. Представленный алгоритм может быть применен к произвольным алгоритмам кластеризации и обобщает ранние результаты авторов.

The paper presents a generalized algorithm for determining the maximum number of clusters, in principle, recognized when processing inaccurate data, taking into account their uncertainty. The corresponding procedure makes it possible to estimate the largest number of groups in the structure of the analyzed set of clustered vectors. The presented algorithm can be applied to arbitrary clustering algorithms and generalizes the early results of the authors.