Метод бикластеризации на основе объектных и признаковых замыканий

Д. И. Игнатов; А. Ю. Каминская; С. О. Кузнецов; Р. А. Магизов

?

Метод бикластеризации на основе объектных и признаковых замыканий

С. 140–143.

Игнатов Д. И., Каминская А. Ю., Кузнецов С. О., Магизов Р. А.

Разработан новый метод бикластеризации объектно-признаковых данных, основанный на объектных и признаковых замыканиях из анализа формальных понятий (АФП). Предлагается опеределение бикластера, исследуются его свойства и связь с решетками формальных понятий. Приводится оценка ресурсной сложности двух версий алгоритмов для порождения бикластеров данного вида. Преимущества предлагаемого подхода перед алгоритмами поиска формальных понятий (ФП) заключается в меньшем размере выхода и более высокой производительности при условии .сохранения. ФП в смысле отношения покомпонентного вложения, определенного на ФП и бикластерах. Приведены результаты экспериментов на массивах данных из UCI Machine Learning Repository. Исследуются свойства масштабируемости алгоритмов на примере параллельной реализации.

Язык: русский

Полный текст

Ключевые слова: бикластеризация разработка данных (Data Mining)анализ формальных понятий

В книге

Интеллектуализация обработки информации: 8-я международная конференция. Республика Кипр, г. Пафос, 17–24 октября 2010 г.: Сборник докладов

М.: МАКС Пресс, 2010.

On the Number of Maximal Antichains in Boolean Lattices for 𝑛 up to 7

Игнатов Д. И., Lobachevskii Journal of Mathematics 2023 No. 44 P. 137–146

Добавлено: 13 июня 2023 г.

АНАЛИЗ СТРУКТУРЫ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ КОЛИЧЕСТВА ДЕЛ В СУДЕ

Лукьянченко П. П., Громов В. А., Бесчастнов Ю. Н. и др., Вестник кибернетики 2022 Т. 4 № 48 С. 37–48

Проведен анализ временных рядов количества новых дел в административных судах РФ двумя методами группировки временных рядов с учетом хаотичности, случайности и регулярности их структуры. Первая модель основана на плоскости «энтропия – сложность», вторая – граф «атрибут – объект». Выведено четыре группы временных рядов: регулярные, регулярные-хаотические, строго хаотические и хаотические-стохастические, из которых хаотические-стохастические оказались в большинстве, что свойственно реальным ...

Добавлено: 20 марта 2023 г.

Применение методов анализа формальных понятий для анализа временных рядов тока крови для гемодиализных больных

Громов В. А., Урманцева Н. Р., [б.и.], 2021.

В докладе рассматриваются подходы к прогнозированию на основе кластеризации, опирающиеся на методологию анализа формальных понятий. Методология применяется для кластеризации участков временного ряда с целью выделения характерных участков (мотивов), отвечающих больным с различной степенью засорённости фистулы. ...

Добавлено: 30 января 2023 г.

Ensemble Techniques for Lazy Classification Based on Pattern Structures

Ilya Semenkov, Sergei O. Kuznetsov, , in: Proceedings of the 9th International Workshop "What can FCA do for Artificial Intelligence?" (FCA4AI 2021)Vol. 2972.: CEUR-WS, 2021. P. 105–112.

Добавлено: 19 декабря 2022 г.

Summation of Decision Trees

Дудырев Е. О., Кузнецов С. О., , in: Proceedings of the 9th International Workshop "What can FCA do for Artificial Intelligence?" (FCA4AI 2021)Vol. 2972.: CEUR-WS, 2021. Ch. 9 P. 99–104.

Добавлено: 8 декабря 2021 г.

Exploring the dataset structure by means of delta-classes of equivalence. The case of the titanic dataset?

Бузмаков А. В., Кузнецов С. О., Makhalova T. и др., , in: Proceedings of the 9th International Workshop "What can FCA do for Artificial Intelligence?" (FCA4AI 2021)Vol. 2972.: CEUR-WS, 2021. Ch. 2 P. 19–26.

Добавлено: 7 декабря 2021 г.

Towards Stable Significant Subgroup Discovery

Jyoti -., Buzmakov Aleksey, Kailasam S., , in: The 15th International Conference on Concept Lattices and Their Applications CLA2020Issue 2668.: CEUR-WS, 2020. P. 287–292.

Добавлено: 10 июля 2021 г.

Formal Concept Analysis: 16th International Conference, ICFCA 2021, Strasbourg, France, June 29 – July 2, 2021, Proceedings

Springer, 2021.

Книга вклюает в себя работы 16ой международной конференции по Анализу формальных понятий. Книга поделена на 5 секций: теория, правила, методы и приложения, исследование и визуализация ...

Добавлено: 10 июля 2021 г.

Proceedings of the Fifthteenth International Conference on Concept Lattices and Their Applications

CEUR-WS.org, 2020.

Добавлено: 30 октября 2020 г.

Типология лексики. Компьютерные методы и инструменты

Рыжова Д. А., СПб.: Алетейя, 2020.

Лексическая типология – область лингвистики, которая занимается сопоставительным анализом значений слов в разных языках, – на сегодняшний день добилась больших успехов: разработаны методики сбора и анализа материала, описан целый ряд семантических полей. Однако некоторые методологические ограничения по-прежнему не преодолены: процесс сбора данных очень трудоемок, что сказывается либо на объемах и представительности языковых выборок, либо на ...

Добавлено: 2 июня 2020 г.

Mixed Integer Programming for Searching Maximum Quasi-Bicliques

Игнатов Д. И., Иванова П., Замалетдинова А., , in: Network Algorithms, Data Mining, and Applications. Springer Proceedings in Mathematics & StatisticsVol. 315.: Springer, 2020. Ch. 2 P. 19–35.

Добавлено: 22 февраля 2020 г.

Rough Sets - International Joint Conference, IJCRS 2017, Olsztyn, Poland, July 3-7, 2017, Proceedings, Part II.

Springer, 2017.

Добавлено: 9 февраля 2020 г.

Topology of nerves and formal concepts

Айзенберг А. А., / Series arXiv "math". 2019.

Добавлено: 15 ноября 2019 г.

Preliminary Results on Mixed Integer Programming for Searching Maximum Quasi-Bicliques and Large Dense Biclusters

Игнатов Д. И., Ivanova P., Zamaletdinova A. и др., , in: Supplementary Proceedings ICFCA 2019 Conference and WorkshopsVol. 2378.: CEUR Workshop Proceedings, 2019. P. 28–32.

Добавлено: 31 октября 2019 г.

Multimodal Clustering of Boolean Tensors on MapReduce: Experiments Revisited

Игнатов Д. И., Егурнов Д. А., Точилкин Д. С., , in: Supplementary Proceedings ICFCA 2019 Conference and WorkshopsVol. 2378.: CEUR Workshop Proceedings, 2019. P. 137–151.

Добавлено: 31 октября 2019 г.

Supplementary Proceedings ICFCA 2019 Conference and Workshops

CEUR Workshop Proceedings, 2019.

Добавлено: 31 октября 2019 г.

Metric Generalization and Modification of Classification Algorithms Based on Formal Concept Analysis

Evgeny Kolmakov, , in: Proceedings of the International Workshop "What can FCA do for Artificial Intelligence?" (FCA4AI at ECAI 2014)Vol. 1257.: Prague: CEUR Workshop Proceedings, 2014. P. 43–50.

Добавлено: 5 декабря 2018 г.

Metric Generalization and Modification of Classification Algorithms Based on Formal Concept Analysis

Kolmakov E.A., Computational Mathematics and Modeling 2015 Vol. 26 No. 4 P. 566–576

Добавлено: 5 декабря 2018 г.

A Branch and Bound Algorithm for a Fractional 0-1 Programming Problem

Irina Utkina, Mikhail Batsyn, Ekaterina Batsyna, , in: Discrete Optimization and Operations Research/9th International Conference, DOOR 2016, Vladivostok, Russia, September 19-23, 2016, Proceedings.: Springer, 2016. P. 244–255.

Добавлено: 3 октября 2018 г.