Проверяемый текст
Сафонов, Павел Олегович. Анализ состояния и рациональное управление медицинским обслуживанием населения сельского административного района с применением ГИС-технологий (Диссертация 2007)
[стр. 95]

87 3.3.
Классификация врачебных участков городского административного района по уровню заболеваемости детей на основе методов многомерного статистического анализа Для классификации врачебных участков детской поликлиники № 5 Железнодорожного района города Воронежа по набору медицинских показателей, характеризующие состояние здоровья детей использовался кластерный анализ.
Кластерный анализ представляет собой специфическую методологию проведения классификации неоднородных статистических совокупностей.
Основная цель анализа выделить в исходных многомерных данных такие однородные подмножества, чтобы объекты внутри групп были похожи в известном смысле друг на друга, а объекты из разных групп не похожи.
Под “похожестью” понимается близость объектов в многомерном пространстве признаков, и тогда задача сводится к выделению в этом пространстве естественных скоплений объектов, которые и считаются однородными группами
[34, 67].
Проблема измерения близости объектов возникает при любых трактовках кластеров и различных методов классификации.
Основные трудности, возникающие при этом: неоднозначность выбора способа нормировки и определения расстояния между объектами.
Расстоянием (метрикой) между объектами в пространстве параметров называется такая величина dab, которая удовлетворяет аксиомам:
А1.
dab> 0, daa-0; А2.
d ab-d ba; АЗ.
dob+ dbc>dac (неравенство треугольника).
Мерой близости (сходства) обычно называется величина
/лаЬ имеющая предел и возрастающая с возрастанием близости объектов.
Существует возможность простого перехода от расстояний к мерам близости: достаточно применить, например, преобразование
1/(1+d).
(3.6)
[стр. 90]

90 3.3.
Классификации врачебных участков сельского административного района на основе многомерных статистических методов обработки медицинских данных Для классификации врачебных участков Терновского района Воронежской области по набору медицинских показателей, характеризующие состояние здоровья населения использовался кластерный анализ.
Кластерный анализ представляет собой специфическую методологию проведения классификации неоднородных статистических совокупностей.
Основная цель анализа выделить в исходных многомерных данных такие однородные подмножества, чтобы объекты внутри групп были похожи в известном смысле друг на друга, а объекты из разных групп не похожи.
Под “похожестью” понимается близость объектов в многомерном пространстве признаков, и тогда задача сводится к выделению в этом пространстве естественных скоплений объектов, которые и считаются однородными группами
[38, 66].
Проблема измерения близости объектов возникает при-любых трактовках кластеров и различных методов классификации.
Основные трудности, возникающие при этом: неоднозначность выбора способа нормировки и определения расстояния между объектами.
Расстоянием (метрикой) между объектами в пространстве параметров называется такая величина d ab, которая удовлетворяет аксиомам:
A l.
d ab > 0 , d o = 0 ; А2.
d аЬ—dfa; АЗ.
(d аЬ+ d Ье> d ас (неравенство треугольника).
Мерой близости (сходства) обычно называется величина
имеющая' ■предел и возрастающая с возрастанием близости объектов.
г.
•:;■>!(■ .
Существует возможность простого перехода от расстояний к мерам близости: достаточно применить, например, преобразование
M = l / ( l + d ) .
(3.6)

[Back]