Проверяемый текст

Кузнецов, Александр Владимирович; Профессиональное самоопределение личности в условиях предпрофильной подготовки в учреждении дополнительного образования (Диссертация 2004)

[стр. 211] г) d(Xt, Xj> Значение d(XuXJ для Х (и Л} называется расстоянием между А", и Xj и зквивалентно расстоянию между G<и Сг^соотвегственно выбранным характеристикам Наиболее часто употребляется функция Рвклидова расстояния: Пусть п измеренийХ {, Х 2>..., Х„ представлены в виде матрицы данных размером р хп: Тогда расстояние между парами векторов dpC,,XJ могут быть представлены в виде симметричной матрицы расстояний: Понятием, противоположным расстоянию, является понятие сходства между объектами Gt и G}. Неотрицательная вещественная функция S(Xt ; X ) = S 4 называется мерой сходства, если: I) OXS(Xi , Х)<1 для X t *X f 2)S(X i t X ) 3)S(X l.X )= S (X j ,X ) Пары значений мер сходства можно объединить в матрицу сходства: Величину называют коэффициентом сходства. Сегодня существует достаточно много методов кластерного анализа. Наиболее распространенным является метод полных связей. Суть данного (F(mF2, Fj, Fp). d:(X,,Xj) ■f J t b x ,) * = =(X\X2^ X „ ) *,2

[стр. 189] 189 т г) d(Xr X’) Х>) I d(Xk Xj), где X f X,uXkлюбые три вектора из Ер. Значение d(X„ X) для X, и Aj называется расстоянием между X, и Xj и эквивалентно расстоянию между G, и G;соответственно выбранным характеристикам (Е/, Е2. F\ .... /у . Наиболее часто употребляется функция Евклидова расстояния: d/X ,.XJ Пусть п измерений ЛГ,, Х2.....Х„ представлены в виде матрицы данных размером р кп\ *21 ■ *ь. . . . X > ( а д ....jt.) Тогда расстояние между парами векторов d(X, , X) могут быть представлены в виде симметричной матрицы расстояний: * ' 0 d n ■ d , . ) Г) = d « 0 ■ d . d . t ... 0 ) Понятием, противоположным расстоянию, является понятие сходства между объектами G, и Gr Неотрицательная вещественная функция S(X,; X) = S, называется мерой сходства, если; 1) 0XJ Пары значений мер сходства можно объединить в матрицу сходства: 1 s.-. S= 1 Величину S„ называют коэффициентом сходства Сегодня существует достаточно много методов кластерного анализа Наиболее распространенным является метод полных связей. Суть данного

[Back]