Summary and semi-average similarity criteria for individual clusters

B. Mirkin

АБВ
АБВ
АБВ

Обычная версия сайта

Приоритетные направления

по году

Тематика

Новости

13 августа 2026 г.

Социальная интеграция: на перекрестках знаний и ценностей

Международная лаборатория исследований социальной интеграции (МЛИСИ) НИУ ВШЭ занимается изучением проблем уязвимых слоев населения и поиском методов их вовлечения в полноценную повседневную жизнь. Для поиска решений ученые лаборатории сочетают разработку передовых методов с практической работой «в поле». О деятельности лаборатории новостной службе «Вышка.Главное» рассказала ее заведующая Елена Ярская-Смирнова.

12 августа 2026 г.

Студенты Вышки, вероятно, обнаружили новый вид медузы во время практики на Сахалине

Учащиеся факультета биологии и биотехнологии НИУ ВШЭ стали первыми студентами, которые приехали в экспедицию на биостанцию «Анива» на острове Сахалин. Их целью было изучение морских полипов и медуз. Молодым ученым удалось получить неожиданные результаты: возможно, во время полевых работ они обнаружили новые для региона виды. Теперь часть находок привезут в Москву для детального изучения. Об экспедиции студентки рассказали «Вышке.Главное».

12 августа 2026 г.

«Я бы назвал атмосферу в лаборатории и в университете творческой и стимулирующей»

Научный сотрудник Международной лаборатории стохастического анализа и его приложений НИУ ВШЭ французский ученый Жан-Франсуа Жабир работает в НИУ ВШЭ с 2017 года. Его привлекла возможность вести исследования совместно с ведущими зарубежными и российскими учеными, свобода академических дискуссий и открытость университета. Своими впечатлениями о Вышке и Москве Жан-Франсуа Жабир поделился с новостной службой «Вышка.Главное».

Нашли опечатку?
Выделите её, нажмите Ctrl+Enter и отправьте нам уведомление. Спасибо за участие!

Публикации

?

Summary and semi-average similarity criteria for individual clusters

P. 101–126.

Миркин Б. Г.

Язык: английский

Полный текст

Ключевые слова: consensus clustering measure of similarity single cluster kernel cluster

ПУБЛИКАЦИЯ ПОДГОТОВЛЕНА ПО РЕЗУЛЬТАТАМ ПРОЕКТА:

Исследование новых методов и подходов в области математического моделирования и дизайна механизмов в социальной, экономической и политической сферах (2013)

В книге

Models, Algorithms, and Technologies for Network Analysis

Vol. 59. , NY: Springer, 2013.

Агломеративный консенсусный кластер-анализ с автоматическим выбором числа кластеров

Миркин Б. Г., Паринов А. А., Автоматика и телемеханика 2024 № 3 С. 6–22

Представлены теоретические и вычислительные результаты, связанные с оригинальной моделью консенсусного кластерного анализа, основанной на так называемом проективном расстоянии между разбиениями. Это расстояние определяется как сумма квадратов элементов разности бинарной матрицы инциденций одного разбиения и ее ортогональной проекции на подпространство, порождаемое столбцами матрицы инциденций другого разбиения. Оказывается, при достаточном количестве разбиений предлагаемый метод агломеративного кластеринга правильно ...

Добавлено: 24 февраля 2025 г.

A Lattice-based Consensus Clustering Algorithm

Бочаров А. А., Гнатышак Д. В., Игнатов Д. И. и др., , in: CLA 2016: Proceedings of the Thirteenth International Conference on Concept Lattices and Their Applications. CEUR Workshop ProceedingsVol. 1624.: M.: Higher School of Economics, National Research University, 2016. P. 45–56.

Добавлено: 24 октября 2016 г.

A Note on the Effectiveness of the Least Squares Consensus Clustering

Миркин Б. Г., Шестаков А. В., , in: Clusters, orders, trees: methods and applications. In Honor of Boris Mirkin's 70th BirthdayVol. 92.: Berlin: Springer, 2014.

Добавлено: 23 января 2015 г.

DATA ANALYTICS 2014, The Third International Conference on Data Analytics

[б.и.], 2014.

Full texts of third international conference on data analytics are presented. ...

Добавлено: 13 октября 2014 г.

Individual approximate clusters: methods, properties, applications

Миркин Б. Г., , in: Rough Sets, Fuzzy Sets, Data Mining, and Granular ComputingIssue 8170: Lecture Notes in Artificial Intelligence.: Heidelberg: Springer, 2013. P. 26–37.

A least-squares data approximation approach to finding individual clusters is advocated. A simple local optimization algorithm leads to suboptimal clusters satisfying some natural tightness criteria. Three versions of an iterative extraction approach are considered, leading to a portrayal of the cluster structure of the data. Of these, probably most promising is what is referred to ...

Добавлено: 29 октября 2013 г.

Comparative Analysis of Two Similarity Measures for the Market Graph Construction

Bautin G. A., Калягин В. А., Колданов А. П., Springer Proceedings in Mathematics & Statistics 2013 Vol. 59 P. 29–41

Market graph is built on the basis of some similarity measure for financial asset returns. The paper considers two similarity measures: classic Pearson correlation and sign correlation. We study the associated market graphs and compare the conditional risk of the market graph construction for these two measures of similarity. Our main finding is that the ...

Добавлено: 27 сентября 2013 г.

Least squares consensus clustering: criteria, methods, experiments

Миркин Б. Г., Шестаков А. В., , in: Advances in Information Retrieval.: L.: Springer, 2013. P. 764–768.

Произведена эксперементальная демонстранция превосходства алгоритмов консенсусной кластеризации, основанных на методе наименьших квадратов, по сравнению с недавними алгоритмами этой же области. ...

Добавлено: 15 апреля 2013 г.