Алгоритм ФорЭл
Материал из MachineLearning.
(Различия между версиями)
Строка 2: | Строка 2: | ||
=Необходимые условия работы= | =Необходимые условия работы= | ||
- | + | ===Выполнение принципа сходства=== | |
Это означает, что близкие друг к дургу объекты с большой вероятностью принадлежат к одному кластеру (таксону). | Это означает, что близкие друг к дургу объекты с большой вероятностью принадлежат к одному кластеру (таксону). | ||
- | Наличие линейного или метрического пространства кластеризуемых объектов | + | ===Наличие линейного или метрического пространства кластеризуемых объектов=== |
=Входные данные= | =Входные данные= | ||
- | ==Параметр R - радиус поиска локальных сгущений== | + | ===Параметр R - радиус поиска локальных сгущений=== |
Его можно задавать как из априорных соображений (знание о диаметре кластеров), так и настраивать скользящим контролем. | Его можно задавать как из априорных соображений (знание о диаметре кластеров), так и настраивать скользящим контролем. | ||
- | ==В модификациях возможно введение параметра k - количества кластеров== | + | ===В модификациях возможно введение параметра k - количества кластеров=== |
{{Задание|Rooney|Константин Воронцов|4 января 2010}} | {{Задание|Rooney|Константин Воронцов|4 января 2010}} |
Версия 19:23, 4 января 2010
FOREL (Формальный Элемент) - алгоритм кластеризации, основанный на идее объединения в один кластер объектов в областях их наибольшего сгущения.
Содержание |
Необходимые условия работы
Выполнение принципа сходства
Это означает, что близкие друг к дургу объекты с большой вероятностью принадлежат к одному кластеру (таксону).
Наличие линейного или метрического пространства кластеризуемых объектов
Входные данные
Параметр R - радиус поиска локальных сгущений
Его можно задавать как из априорных соображений (знание о диаметре кластеров), так и настраивать скользящим контролем.
В модификациях возможно введение параметра k - количества кластеров
Данная статья является непроверенным учебным заданием.
До указанного срока статья не должна редактироваться другими участниками проекта MachineLearning.ru. По его окончании любой участник вправе исправить данную статью по своему усмотрению и удалить данное предупреждение, выводимое с помощью шаблона {{Задание}}. См. также методические указания по использованию Ресурса MachineLearning.ru в учебном процессе. |