(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Хоменко, О. В.; Ніщенко, І. І.
У статті розглядається два методи пост-кластеризації ймовірнісної самоорганізаційної карти Кохонена. Для кластеризації даних на основі моделі скінченної гаусової суміші з невідомою кількістю компонент на першому етапі використовується структура нейронної мережі для зменшення кількості компонент суміші. На другому етапі знаходиться їхня оптимальна кількість за допомогою критерію, що базується на мінімальній довжині кодування. Завершальним кроком є об’єднання кластерів за допомогою двох методів, один з яких базується на перевірці гіпотези про унімодальність даних, а інший ґрунтується на мінімізації ентропії сукупності розбиттів даних на кластери.