Возможностная нечеткая кластеризация массивов категориальных данных с использованием частотных прототипов и мер несходства

Бодянский, Е. В.; Самитова, В. А.

Публікація:
Возможностная нечеткая кластеризация массивов категориальных данных с использованием частотных прототипов и мер несходства

dc.contributor.author	Бодянский, Е. В.
dc.contributor.author	Самитова, В. А.
dc.date.accessioned	2018-04-20T11:52:01Z
dc.date.available	2018-04-20T11:52:01Z
dc.date.issued	2016
dc.description.abstract	В статье рассмотрены алгоритмы нечеткой кластеризации данных, представленных в категориальной шкале. Классические алгоритмы кластеризации сталкиваются с определенными трудностями в процессе обработки подобных наблюдений, поскольку в таких данных отсутствует понятие расстояния. Предложен метод возможностной нечеткой кластеризации категориальных данных на основе частотных прототипов и мер несходства.	uk_UA
dc.identifier.citation	Бодянский Е. В. Возможностная нечеткая кластеризация массивов категориальных данных с использованием частотных прототипов и мер несходства / Е. В. Бодянский, В. А. Самитова // Бионика интеллекта. – 2016. – №1 (86). – С. 72–75.	uk_UA
dc.identifier.uri	http://openarchive.nure.ua/handle/document/4823
dc.language.iso	ru	uk_UA
dc.publisher	ХНУРЭ	uk_UA
dc.subject	категориальная шкала	uk_UA
dc.subject	частотные прототипы	uk_UA
dc.title	Возможностная нечеткая кластеризация массивов категориальных данных с использованием частотных прототипов и мер несходства	uk_UA
dc.type	Article	uk_UA
dspace.entity.type	Publication