Пост-кластеризацiя на основi ймовiрнiсної самоорганiзацiйної карти Кохонена
Вантажиться...
Дата
2024
Автори
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
КПІ ім. Ігоря Сікорського
Анотація
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.
Опис
Ключові слова
кластеризація, ймовірнісна карта Кохонена, оптимальна кількість кластерів, об’єднання компонент гаусових сумішей
Бібліографічний опис
Хоменко, О. В. Пост-кластеризацiя на основi ймовiрнiсної самоорганiзацiйної карти Кохонена / О. В. Хоменко, І. І. Ніщенко // Теоретичні і прикладні проблеми фізики, математики та інформатики : матерiали XXII Всеукраїнської науково-практичної конференцiї студентiв, аспiрантiв та молодих вчених, [Київ], 13−17 травня 2024 р. / КПІ ім. Ігоря Сікорського. – Київ, 2024. – С. 369-373.