Алгоритм м’якої кластеризації на основі розділяючих гіперповерхонь

Автор(и)

  • О. І. Chumachenko Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут ім. Ігоря Сікорського»
  • V. S. Gorbatiuk Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут ім. Ігоря Сікорского»

DOI:

https://doi.org/10.18372/1990-5548.52.11860

Ключові слова:

Кластерізація, штучні нейронні мережі, мяка кластерізація, нелінійна оптимізація.

Анотація

Запропоновано новий алгоритм «м’якої» кластерізації на основі використання штучних нейронних мереж як моделей гіперповерхонь, що розділяють кластери. Алгоритм дозволяє розв’язувати задачу м’якої кластеризації як задачу оптимізації гладкої нелінійної функції, а отже, застосовувати весь математичний апарат нелінійної оптимізації, який суттєво розвинувся за останні роки. 

Біографії авторів

О. І. Chumachenko, Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут ім. Ігоря Сікорського»

Кафедра технічної кібернетики

Кандидат технічних наук. Доцент.

V. S. Gorbatiuk, Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут ім. Ігоря Сікорского»

Аспірант

Посилання

Geoffrey Hinton, and Terrence J. Sejnowski, Unsupervised Learning: Foundations of Neural Computation. MIT Press, 1999.

Ken Bailey, Numerical Taxonomy and Cluster Analysis. Typologies and Taxonomies, 1994, 34 p.

D. Aloise, A. Deshpande, P. Hansen, and P. Popat, NP-hardness of Euclidean sum-of-squares clustering, 2009.

M. Mahajan, P. Nimbhorkar, and K. Varadarajan, The Planar k-Means Problem is NP-Hard, 2009.

E. W. Forgy, Cluster Analysis of Multivariate Data: Efficiency Versus Interpretability of Classifications. Biometrics. 1965, 21: 768–769.

Joe H. Ward, Hierarchical Grouping to Optimize an Objective Function. Journal of the American Statistical Association. 2009, 58 (301): 236–244.

Teuvo Kohonen, Self-Organized Formation of Topologically Correct Feature Maps. Biological Cybernetics. 1982, 43 (1): 59–69.

Warren McCulloch, and Walter Pitts, A Logical Calculus of Ideas Immanent in Nervous Activity. Bulletin of Mathematical Biophysics. 1943, 5 (4): 115–133.

James C. Bezdek, Pattern Recognition with Fuzzy Objective Function Algorithms. 1981.

Christopher M. Bishop, Pattern Recognition and Machine Learning. Springer. 2006.

##submission.downloads##

Як цитувати

Chumachenko О. І., & Gorbatiuk, V. S. (2017). Алгоритм м’якої кластеризації на основі розділяючих гіперповерхонь. Електроніка та системи управління, 2(52), 11–15. https://doi.org/10.18372/1990-5548.52.11860

Номер

Том 2 № 52 (2017)

Розділ

ТЕОРІЯ ТА МЕТОДИ ОБРОБЛЕННЯ СИГНАЛІВ

Ліцензія

Автори, які публікуються в цьому журналі, погоджуються з наступними умовами:

Автори зберігають авторські права та надають журналу право першої публікації роботи, одночасно ліцензованої за ліцензією Creative Commons Attribution License, яка дозволяє іншим поширювати роботу з посиланням на авторство роботи та її першу публікацію в цьому журналі.

Автори можуть укладати окремі додаткові договірні угоди щодо неексклюзивного розповсюдження опублікованої в журналі версії роботи (наприклад, розміщувати її в інституційному репозиторії або публікувати в книзі) з посиланням на її першу публікацію в цьому журналі.

Авторам дозволяється та заохочується розміщувати свої роботи онлайн (наприклад, в інституційних репозиторіях або на своєму вебсайті) до та під час процесу подання, оскільки це може призвести до продуктивного обміну, а також до більш раннього та більшого цитування опублікованих робіт (див. Вплив відкритого доступу).