Анализ паттернов: порядково-инвариантная паттерн-кластеризация

А. Л. Мячин

?

Анализ паттернов: порядково-инвариантная паттерн-кластеризация

Управление большими системами: сборник трудов. 2016. № 61. С. 41–59.

Представлены новые алгоритмы выделения паттернов анализируемых наборов данных на основе методов порядково- фиксированной и порядково-инвариантной паттерн- кластеризации. Приведено описание предлагаемых методов и оценки вычислительной сложности. Рассмотрены примеры, демонстрирующие их особенности и поясняющие работу соответствующих процедур кластеризации. Сформулирована и доказана теорема о взаимосвязи кластеров, полученных в результате использования порядково-инвариантной паттерн-кластеризации с полными взвешенными орграфами. Этот результат делает возможным использование теории графов для исследования свойств полученных кластеров.

Приоритетные направления: компьютерно-математическое бизнес-информатика

Язык: русский

Полный текст

Текст на другом сайте

Ключевые слова: cluster analysis кластерный анализ pattern analysis ordinal-invariant pattern-clustering анализ паттернов порядково-инвариантная паттерн-кластеризация ordinal-fixed pattern-clustering порядково-фиксированная паттерн-кластеризация

ПУБЛИКАЦИЯ ПОДГОТОВЛЕНА ПО РЕЗУЛЬТАТАМ ПРОЕКТА:

Разработка и исследование новых математических моделей в социально-экономической и политической сферах (2016)

ML-based Fast Simulation of FARICH Responses

Шипилов Ф. А., Barnyakov A., Ivanov A. и др., / Series Physics "arxiv.org". 2026.

Добавлено: 19 мая 2026 г.

Bibliometric Analysis by Network Models

Алескеров Ф. Т., Khutorskaya O., Степочкина А. К. и др., Springer, 2026.

Добавлено: 15 мая 2026 г.

Natural hazard database from Internet publications: text mining with a large language model

Деркачева А. А., Сакиркина М. А., Краев Г. Н. и др., /. 2026.

Добавлено: 28 апреля 2026 г.

Algorithmic overlaps as thermodynamic variables: from local to cluster Monte Carlo dynamics in critical phenomena

Пиле Я. Э., Deng Y., Щур Л. Н., / Series arXiv "math". 2026. No. 2604.10254.

Добавлено: 20 апреля 2026 г.

Using predefined vector systems to speed up neural network multimillion class classification

Gabdullin N., Андросов И. А., / Series Computer Science "arxiv.org". 2026.

Добавлено: 2 апреля 2026 г.

Вовлеченность обучающихся массовых открытых онлайн-курсов по продуктам вендора облачных технологий

Поросенков Г. А., Цепелевич М. М., Кизяков Д. А. и др., Информатика и образование 2025 Т. 40 № 2 С. 57–65

Исследования вовлеченности обучающихся массовых открытых онлайн-курсов (МООК), как правило, ограничиваются рассмотрением МООК, разрабатываемых образовательными и некоммерческими организациями. Однако в последние годы возрастает актуальность МООК, реализуемых компаниями-поставщиками и производителями (вендорами) информационных технологий, в том числе облачных технологий. Такие курсы имеют особенности, предусматривающие тесное взаимодействие обучающегося и вендора, что определяет актуальность изучения вовлеченности в процессе освоения материалов МООК ...

Добавлено: 18 января 2026 г.

Iterative Ricci-Foster Curvature Flow with GMM-Based Edge Pruning: A Novel Approach to Community Detection

Сорокин К. С., Бекетов М. Е., Онучин А. и др., / arxiv.org. Серия cs.SI "Social and Information Networks ". 2025.

Обнаружение сообществ в сложных сетях — фундаментальная проблема, открытая для новых подходов в различных научных областях. Мы представляем новый метод обнаружения сообществ, основанный на потоке Риччи на графах. Наша техника итеративно обновляет веса ребер (их метрические длины) в соответствии с их (комбинаторной) версией кривизны Риччи Фостера, вычисленной на основе эффективного расстояния сопротивления между узлами. Известно, ...

Добавлено: 15 января 2026 г.

Implementing Transport Coding in OMNeT++ for Message Delay Reduction

Петрованов И. С., Сергеев А. В., / Series Computer Science "arxiv.org". 2025. No. 2512.18332.

Добавлено: 24 декабря 2025 г.

Hessian-based lightweight neural network for brain vessel segmentation on a minimal training dataset

Меньшиков И. А., Бернадотт А. К., Елфимов Н. С., / Series arXie "Statistical mechanics". 2025.

Добавлено: 1 декабря 2025 г.

Determining the boundary of dynamical chaos in the generalized Chirikov map via machine learning

Чернышов Д. П., Сатанин А. М., Щур Л. Н., / Series arXiv "math". 2025.

Добавлено: 21 ноября 2025 г.

Heterogeneous profiles and trajectories of science and technology parks: evidence from Brazil

Dávila Bolliger R., Brandão Fischer B., Ferreira de Faria A. и др., The Journal of Technology Transfer 2025 Vol. 50 P. 1461–1490

Добавлено: 12 ноября 2025 г.

Динамический паттерн-анализ поведения российских банков в период 2017–2021 гг.

Сурова К. В., Алескеров Ф. Т., Солодков В. М. и др., Журнал Новой экономической ассоциации 2025 № 1(66) С. 76–96

В работе предлагается метод анализа данных в применении к исследо- ванию моделей поведения банков России в период до и во время пандемии коронавирус- ной инфекции. Исследование включает в себя источники данных с временными рядами показателей по модели CAMEL в период 2017–2021 гг. Система CAMEL является наибо- лее авторитетной и используется регуляторами для оценки и управления ...

Добавлено: 11 ноября 2025 г.

Эффективный алгоритм торговли на фондовом рынке: ретроспективный анализ, основанный на данных по S&P-500.

Рубчинский А. А., Чубарова Д. А., / Series WP7 "Математические методы анализа решений в экономике, бизнесе и политике". 2025. No. WP7/2025/01.

Добавлено: 9 ноября 2025 г.

Methodological Foundations of Validation and Quality Assessment of Pattern Analysis Results

Alexey Myachin, Studies in Systems, Decision and Control 2025 Vol. 615 P. 12–20

Добавлено: 5 ноября 2025 г.

Тематическая структура исследований транспортной инфраструктуры и экономики: систематический обзор литературы с применением NLP

Габдукаев Э. И., Найденова Ю. Н., Паршаков П. А., Общество и экономика 2025 № 10 С. 39–55

Настоящее исследование посвящено систематическому анализу 7566 публикаций из международных рецензируемых журналов, посвящённых транспортной инфраструктуре и экономическому развитию, с применением методов машинного обучения и кластерного анализа; выявлены ключевые направления исследований. Результаты показывают четыре доминирующих тематических кластера: «зеленый» (экологичный) транспорт, цифровизация, региональные коридоры и декарбонизация. Анализ динамики тем показывает быстрое усиление интереса к переходу на альтернативные виды топлива (биотопливо, водород), уменьшению «углеродного следа» и внедрению ...

Добавлено: 10 октября 2025 г.

О КУЛЬТУРЕ СТРАТЕГИЧЕСКОГО ПЛАНИРОВАНИЯ ЭКОНОМИЧЕСКОГО РАЗВИТИЯ

Бураков Н. А., Якобсон Л. И., Вопросы экономики 2025 № 9 С. 27–42

Обоснована необходимость уделять внимание устойчивым свойствам индивидуальных и коллективных участников процессов стратегического планирования экономического развития (СПЭР), тогда как существующие исследования СПЭР сфокусированы преимущественно на организационно-структурной проблематике. Показана уместность использования применительно к СПЭР понятия стратегической культуры, применяемого специалистами в области военного дела и международных отношений. Оно охватывает глубинные установки субъектов, коренящиеся в ценностях и проявляющиеся в ...

Добавлено: 11 сентября 2025 г.

A Method for Improving the Accuracy of Regression Models Based on Ordinal-Invariant Pattern Clustering

Alexey Myachin, Procedia Computer Science 2025 Vol. 266 P. 1330–1335

Добавлено: 18 августа 2025 г.

Theoretical Aspects of Formation of the Concept of «Banking Ecosystem»

Boboshko D., Трейстарь Д. М., Kulapova A., Lecture Notes in Networks and Systems 2024 No. 1092

Добавлено: 26 мая 2025 г.

Публикационная активность университетов в регионах России: оценка и анализ кластеризации

Терещенко Д. С., Левкин Н. В., Псковский регионологический журнал 2025 Т. 21 № 1 С. 22–40

Статья посвящена изучению публикационной активности университетов в субъектах Российской Федерации. Исследование основано на данных проекта OpenAlex, который предоставляет открытый и свободный доступ к информации о научных публикациях. В процессе анализа были использованы методы главных компонент и кластеризации по методу k-средних. В результате выделены три кластера регионов, существенно различающиеся по уровню и динамике публикационной активности высших ...

Добавлено: 3 апреля 2025 г.

Метод туннельной кластеризации

Алескеров Ф. Т., Мячин А. Л., Якуба В. И., Доклады Российской академии наук. Математика, информатика, процессы управления (ранее - Доклады Академии Наук. Математика) 2024 Т. 520 № 1 С. 29–34

Предлагается новый метод быстрого поиска закономерностей в числовых данных большой раз-мерности, названный “туннельной кластеризацией”. Основными преимуществами нового методаявляются: относительно невысокая вычислительная сложность; эндогенное определение составаи количества кластеров; высокая степень интерпретируемости конечных результатов. Приведеноописание трех различных вариаций: с фиксированными гиперпараметрами, адаптивными, а так-же комбинированный подход. Рассмотрены три основных свойства туннельной кластеризации.Практическое применение приведено как на синтетических ...

Добавлено: 3 марта 2025 г.

Tunnel Clustering Method

F. T. Aleskerov, A. L. Myachin, V. I. Yakuba, Doklady Mathematics 2024 Vol. 110 No. 3 P. 474–479

Добавлено: 3 марта 2025 г.

Особенности формирования кластеров стран ЕС в секторе возобновляемых источников энергии на современном этапе

Зуев В. Н., Канихин Т. Н., Вестник Южно-Уральского государственного университета. Серия: Экономика и менеджмент 2024 Т. 18 № 4 С. 7–14

В статье анализируются ключевые особенности формирования кластеров стран ЕС в секторе ВИЭ на современном этапе. Глобальные проблемы, такие как изменение климата и повышение среднегодовых температур, а также локальные проблемы стран ЕС, связанные с зависимостью от импортеров нефти и газа, способствуют активному переходу стран ЕС на возобновляемые источники энергии (ВИЭ). Однако данный переход происходит с разной ...

Добавлено: 9 февраля 2025 г.

Rural development in Stavropol Krai: Assessment based on statistics and local perception

Bobryshev A., Baydakov A., Zvyagintseva O. и др., Russian Journal of Economics 2023 Vol. 9 No. 4 P. 386–406

Добавлено: 12 ноября 2024 г.

Распутывая клубок бюрократии российских университетов: административные профили

Акунеева Т. А., Платонова Д. П., Высшее образование в России 2024 Т. 33 № 11 С. 56–72

Анализируя изменения в составе персонала вузов по всему миру, статья обращает внимание на рост доли неакадемического персонала, в частности высококвалифированных административных сотрудников среднего и высшего звена. Целью статьи является анализ того, как в университетах представлено сочетание разных административных работников по их функциям. На основе кластерного анализа данных Мониторинга экономики образования (N=92) были выделены три группы ...

Добавлено: 28 октября 2024 г.