Проверяемый текст

Демидова, Лилия Анатольевна. Развитие методов теории нечётких множеств и генетических алгоритмов для задач поддержки принятия решений в условиях неопределённости (Диссертация 2009)

[стр. 190] Рисунок 3.23 Результаты кластеризации множества из 50 объектов для FCM-алгоритма на основе НМТ1 при т = 1,1 Центры кластеров: Первый кластер: (44,44, 43,84) Второй кластер: (78,44, 77,84) Значение нечеткого общего гиперобъема FH = 29,173818 Рисунок 3.24 Результаты кластеризации множества из 50 объектов для FCM-алгоритма на основеНМТ1 при т 1 Центры кластеров: Первый кластер: (44,421990, 43,856397) Второй кластер: (78,426186, 77,845372) Значение нечеткого общего гиперобъема FH = 29,504266 189

[стр. 963] Рисунок П.5.40 Результаты кластеризации множества из 50 объектов для FCM -алгоритма на основе НМТ1 при т = 1,1 Центры кластеров: Первый кластер: (44,44, 43,84) Второй кластер: (78,44, 77,84) Значение нечеткого общ его гиперобъема FH =29,173818 Рисунок П.5.41 Результаты кластеризации множества из 50 объектов для FCM -алгоритма на основе НМТ1 при т = 2 Центры кластеров: Первый кластер: (44,421990, 43,856397) Второй кластер: (78,426186, 77,845372) Значение нечеткого общ его гиперобъема FH = 29,504266 432 [стр.,964] Рисунок П.5.42 Результаты кластеризации множества из 50 объектов для FCM -алгоритма на основе НМТ1 при т = 3 Центры кластеров: Первый кластер: (44,368657, 43,947473) Второй кластер: (78,347867, 77,951054) Значение нечеткого общ его гиперобъема FH = 31,046304 Рисунок П.5.43 Результаты кластеризации множества из 50 объектов для FCM -алгоритма на основе НМТ1 при т = 5 Центры кластеров: Первый кластер: (44,562768, 45,397612) Второй кластер: (78,201091, 79,439204) Значение нечеткого общ его гиперобъема FH =32,9472671 433 [стр.,965] Рисунок П.5.44 —Результаты кластеризации м нож ества из 50 объектов для FC M -алгоритм а на основе НМТ1 при т = 10 Ц ентры кластеров: П ервый кластер: (44,243620, 44,477169) Второй кластер: (76,987948, 77,028715) Значение нечеткого общ его гиперобъема FH = 29,790622 К ак видно из рисунков П .5.39-П .5.44, все объекты долж ны м образом разбиваю тся на два кластера, хотя в каждом случае располож ение центров кластеров незначительно изменяется. О тметим, что при т = 10 наблю дается изменение «зеркальности» отображ ения второго центра кластера относительно первого (при соблю дении «зеркальности» отображ ения объектов первого кластера во второй кластер). При поиске оптимального результата кластеризации с использованием FC M -алгоритма на основе НМ Т1 при фиксированном значении т бы л применен Г А, предложенный в п. 4.4. Для оценки качества кластеризации в качестве показателя качества кластеризации функции соответствия использовался общ ий гиперобъем Н по формуле (5.40) (для четкого алгоритма с-средни х и FC M -алгоритма на основе ИНМ Т2) и нечеткий общ ий гиперобъем FH (4.29) (для FC M алгоритма на основе Н М Т1). 434

[Back]