Полное описание

Орешков, В. И. Выбор числа кластеров в алгоритме k-средних с использованием энтропии кластерных решений / В. И. Орешков. - DOI 10.21667/1995-4565-2021-77-81-92. - Текст : непосредственный // Рязанский государственный радиотехнический университет. Вестник Рязанского государственного радиотехнического университета = Vestnik of Ryazan State Radio Engineering University : научно-технический журнал. - 2021. - N 77. - С. 81-92. - Библиогр. в конце ст. - ISSN 1995-4565.
(Шифр в БД У3681/2021/77)

ГРНТИ	УДК
28.23.25	004.85
28.23.20	004.855.5

Рубрики:
Искусственный интеллект
Машинное обучение

Кл.слова (ненормированные): интеллектуальный анализ данных -- машинное обучение -- обучение без учителя -- обучающий пример -- кластеризация -- кластер -- центроид -- энтропия
Аннотация: Рассматривается проблема выбора числа кластеров в популярном алгоритме кластеризации k-средних. Отмечается, что неудачный выбор данного гиперпараметра может привести к созданию кластерной структуры, содержательная интерпретация которой в процессе интеллектуального анализа данных ведёт к ложным выводам и принятию на их основе некорректных управленческих решений. Цель работы: разработка метода автоматического выбора числа кластеров для алгоритма k-средних. В статье проведен аналитический обзор известных методов определения числа кластеров, отмечаются их преимущества и недостатки. В основе предлагаемого подхода лежит применение метода локтя, использующего вместо среднего квадрата ошибки кластеризации энтропию кластерных решений. На практическом примере показано, что использование энтропии кластерного решения позволяет выбрать число кластеров даже в случае, когда подход на основе ошибки кластеризации оказывается несостоятельным.

Имеются экземпляры в отделах: всего 2 : ЧЗХР (1), ХРЦ (1)
Свободны: ЧЗХР (1), ХРЦ (1)
Переход по DOI

Заказать
Заказ фрагмента документа ₽