Тип публикации: доклад, тезисы доклада, статья из сборника материалов конференций
Конференция: Седьмая Международная конференция "Системный анализ и информационные технологии (САИТ - 2017)"; Светлогорск; Светлогорск
Год издания: 2017
Аннотация: Алгоритмы нечеткой кластеризации позволяют эффективно решать задачу разделения смеси распределений, представленных выборкой многомерных векторов данных достаточно большого объема. В настоящей представлен алгоритм на основе жадного агломеративного эвристического алгоритма кластеризации, содержащий в своем составе модифицированный EMПоказать полностью-алгоритм. Алгоритм применен совместно с моделью разделения смеси микроэлектронных изделий по данным тестовых испытаний на основе разделения сферических гауссовых распределений в особом нормированном пространстве. Приведены особенности применения данного алгоритма и в пространствах очень большой размерности.Приведены сравнительные результаты работы алгоритма для задачи разделения сборных партий изделий микроэлектроники, а также для задач кластеризации с классическими наборами данных. Статистически показано преимущество нового алгоритма по точности результата для больших задач.
Журнал: СИСТЕМНЫЙ АНАЛИЗ И ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ (САИТ - 2017)
Номера страниц: 89-97
Издатель: Федеральный исследовательский центр "Информатика и управление" Российской академии наук