|
последовательном отборе объектов наиболее близких друг к другу. Далее рассматривая целесообразность использования того или иного метода осуществления кластеризации необходимо учитывать требование к актуальности полученного результата, т.е. времени, в течении которого существует необходимость в его использовании и оно является адекватным. Уточненная модель базируется на элементах моделей рассмотренных в работах И.Д.Манделя [79], С.А.Айвазяна, Л.Д.Мешапкина [102], Розина Б.Б. [Ill, 112] и др. Основное отличие модели от базовых состоит: в дополнении модели механизмом динамической корректировки результата кластеризации; возможности использования в качестве элементов признакового пространства нечисловых данных; возможности учета субъективизма лица принимающего решение по результатам кластеризации путем использования категории «оптимизма» при формировании кластера. В целях описания модели дадим следующие основные определения и обозначения: А = {о,,а7,...,а„} множество допустимых объектов (контрагентов) подлежащих кластеризации; j = 1,..,и количество контрагентов; А с А ', А' = //, х Н г х...х Н к декартово произведение шкал признаков, определяющее пространство состояний объектов; Н ={h.f для каждого признака h множество допустимых градаций; a;. = вектор признаков объекта; h = \,..,к количество компонент вектора признакового пространства; S {St,S2,...,Sm} множество нечетких кластеров, на которые осуществляется разбиение; / = количество кластеров; 100 |
ния того или иного метода осуществления кластеризации необходимо учитывать требование к актуальности полученного результата, т.е. времени, в течении которого существует необходимость в его использовании и оно является адекватным. Уточненная модель базируется на элементах моделей рассмотренных в работах И.Д.Манделя [99], С.А.Айвазяна, Л.Д.Мешалкина [136], Козина Б.Б. [147, 148] и др. Основное отличие модели от базовых состоит: в дополнении модели механизмом динамической корректировки результата кластеризации; возможности использования в качестве элементов признакового пространства нечисловых данных; возможности учета субъективизма лица принимающего решение по результатам кластеризации путем использования категории «оптимизма» при формировании кластера. А В целях описания модели дадим следующие основные определения и обозначения: А = {а1,а2,...,ая} множество допустимых объектов (контрагентов) подлежащих кластеризации; j = 1 количество контрагентов; А с А ‘, А' = //, х Н2х...хН к декартово произведение шкал признаков, определяющее пространство состояний объектов; Hg = { A * , A f для каждого признака h множество допустимых градаций; . . . Л cij = {aJ,aj ,...,aj }вектор признаков объекта; h =\,..,k количество компонент вектора признакового пространства; S’= {5,52,...,5я} множество нечетких кластеров, на которые осуществляется разбиение; / = 1,..,т количество кластеров; Sw, v=0..,r номер итерации; 81 А |