Определение центроидов для повышения точности порядково-инвариантной паттерн-кластеризации

Управление большими системами: сборник трудов. 2019. № 78. С. 6–22.

Мячин А. Л.

Работа продолжает исследования, направленные на создание методов анализа паттернов в системе параллельных координат с независимыми от последовательности входных данных результатов. Описаны основные операции над объектами порядково-инвариантных паттерн-кластеров. Доказано утверждение о принадлежности центроида порядково-инвариантного паттерн-кластера исходному кластеру, что позволяет проводить оценку внутрикластерных расстояний «объект – центроид» в многомерном пространстве признаков. Приведены примеры выявления структурной схожести объектов в системе параллельных координат. Отмечены основные отличия методов анализа паттернов и кластерного анализа. Описана методология выявления центроида порядково-инвариантного паттерн-кластера. Предложен алгоритм объединения групп объектов на базе их структурной схожести – с одной стороны, и минимизации внутрикластерных расстояний – с другой, что позволяет повысить точность конечных результатов и частично решить проблему поиска качественно близких объектов при наличии погрешности в исходных данных. Предложенный алгоритм использует понятие внутрикластерных расстояний «объект – центроид» и удовлетворяет следующим условиям: эндогенное определение как количества, так и состава искомых
групп изучаемых объектов; невысокая (относительно) вычислительная сложность; независимость исходного разбиения от изначальной последовательности входных данных. Продемонстрирована работа предложенного алгоритма на классических наборах данных. Приведены результаты тестирования и
отмечено повышение точности кластеризации.

Ключевые слова: cluster analysis, кластерный анализ, pattern analysis, анализ паттернов, pattern, паттерн

ПУБЛИКАЦИЯ ПОДГОТОВЛЕНА ПО РЕЗУЛЬТАТАМ ПРОЕКТА: Исследование моделей принятия решений и анализа сложно структурированных данных (2019)