Адаптивний метод і алгоритм пошуку центрів кластерів за допомогою нейронної мережі

Developed an adaptive method and algorithm for finding the cluster centers by using neural network. The developed method requires a set threshold. Proposed heuristic computational formula for determining the optimal value of threshold. An experimental study of the algorithm is given. Developed an...

Повний опис

Збережено в:
Бібліографічні деталі
Дата:2010
Автори: Стех, Ю.В., Файсал М.Е. Сардіх, Лобур, М.В., Домброва, М.С., Арцибасов, В.Є.
Формат: Стаття
Мова:Ukrainian
Опубліковано: Інститут проблем моделювання в енергетиці ім. Г.Є. Пухова НАН України 2010
Назва видання:Моделювання та інформаційні технології
Онлайн доступ:http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/21935
Теги: Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
Назва журналу:Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Цитувати:Адаптивний метод і алгоритм пошуку центрів кластерів за допомогою нейронної мережі / Ю.В. Стех, Файсал М.Е. Сархід, М.В. Лобур, М.С. Домброва // Моделювання та інформаційні технології: Зб. наук. пр. — К.: ІПМЕ ім. Г.Є.Пухова НАН України, 2010. — Вип. 57. — С. 271-277. — Бібліогр.: 6 назв. — укр.

Репозитарії

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
id irk-123456789-21935
record_format dspace
spelling irk-123456789-219352011-07-11T20:34:13Z Адаптивний метод і алгоритм пошуку центрів кластерів за допомогою нейронної мережі Стех, Ю.В. Файсал М.Е. Сардіх Лобур, М.В. Домброва, М.С. Арцибасов, В.Є. Developed an adaptive method and algorithm for finding the cluster centers by using neural network. The developed method requires a set threshold. Proposed heuristic computational formula for determining the optimal value of threshold. An experimental study of the algorithm is given. Developed an algorithm for modifying the value of a threshold, which allows you to determine the best centers of the clusters. Розроблено адаптивний метод і алгоритм пошуку центрів кластерів за допомогою нейронної мережі. Розроблений метод вимагає задання порогової величини. Запропоновано еврістичну розрахункову формулу визначення оптимального значення порогової величини. Приведені результати експериментального дослідження розробленого алгоритму. Розроблено алгоритм модифікації значення порогової величини, який дозволяє визначити оптимальні центри кластерів. 2010 Article Адаптивний метод і алгоритм пошуку центрів кластерів за допомогою нейронної мережі / Ю.В. Стех, Файсал М.Е. Сархід, М.В. Лобур, М.С. Домброва // Моделювання та інформаційні технології: Зб. наук. пр. — К.: ІПМЕ ім. Г.Є.Пухова НАН України, 2010. — Вип. 57. — С. 271-277. — Бібліогр.: 6 назв. — укр. XXXX-0068 http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/21935 681.322 uk Моделювання та інформаційні технології Інститут проблем моделювання в енергетиці ім. Г.Є. Пухова НАН України
institution Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
collection DSpace DC
language Ukrainian
description Developed an adaptive method and algorithm for finding the cluster centers by using neural network. The developed method requires a set threshold. Proposed heuristic computational formula for determining the optimal value of threshold. An experimental study of the algorithm is given. Developed an algorithm for modifying the value of a threshold, which allows you to determine the best centers of the clusters.
format Article
author Стех, Ю.В.
Файсал М.Е. Сардіх
Лобур, М.В.
Домброва, М.С.
Арцибасов, В.Є.
spellingShingle Стех, Ю.В.
Файсал М.Е. Сардіх
Лобур, М.В.
Домброва, М.С.
Арцибасов, В.Є.
Адаптивний метод і алгоритм пошуку центрів кластерів за допомогою нейронної мережі
Моделювання та інформаційні технології
author_facet Стех, Ю.В.
Файсал М.Е. Сардіх
Лобур, М.В.
Домброва, М.С.
Арцибасов, В.Є.
author_sort Стех, Ю.В.
title Адаптивний метод і алгоритм пошуку центрів кластерів за допомогою нейронної мережі
title_short Адаптивний метод і алгоритм пошуку центрів кластерів за допомогою нейронної мережі
title_full Адаптивний метод і алгоритм пошуку центрів кластерів за допомогою нейронної мережі
title_fullStr Адаптивний метод і алгоритм пошуку центрів кластерів за допомогою нейронної мережі
title_full_unstemmed Адаптивний метод і алгоритм пошуку центрів кластерів за допомогою нейронної мережі
title_sort адаптивний метод і алгоритм пошуку центрів кластерів за допомогою нейронної мережі
publisher Інститут проблем моделювання в енергетиці ім. Г.Є. Пухова НАН України
publishDate 2010
url http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/21935
citation_txt Адаптивний метод і алгоритм пошуку центрів кластерів за допомогою нейронної мережі / Ю.В. Стех, Файсал М.Е. Сархід, М.В. Лобур, М.С. Домброва // Моделювання та інформаційні технології: Зб. наук. пр. — К.: ІПМЕ ім. Г.Є.Пухова НАН України, 2010. — Вип. 57. — С. 271-277. — Бібліогр.: 6 назв. — укр.
series Моделювання та інформаційні технології
work_keys_str_mv AT stehûv adaptivnijmetodíalgoritmpošukucentrívklasterívzadopomogoûnejronnoímereží
AT fajsalmesardíh adaptivnijmetodíalgoritmpošukucentrívklasterívzadopomogoûnejronnoímereží
AT loburmv adaptivnijmetodíalgoritmpošukucentrívklasterívzadopomogoûnejronnoímereží
AT dombrovams adaptivnijmetodíalgoritmpošukucentrívklasterívzadopomogoûnejronnoímereží
AT arcibasovvê adaptivnijmetodíalgoritmpošukucentrívklasterívzadopomogoûnejronnoímereží
first_indexed 2025-07-02T21:58:26Z
last_indexed 2025-07-02T21:58:26Z
_version_ 1836574055550943232
fulltext 271 © �.�.����, � � � .�.� ����, .�.�����, .�.������� , �.�. ����� ��� � ����� ��� ���, !������!� ��� !"�� �� �� #�, $� ������ � � �����, $� ��� � %���" ��� ������ ��" �(x) ����!!� ���� !�& ��'!���. *� �&! + -, $� � ��'!� F���, &��!!� �#���!�� ����!!� ���� &�’"& !� ��������!��� ������ ��� F�. /� ���+!�, ���"#!��� ����! !!" ��-0 ����� - ��� �!�, �������� � � �� � -��!�#� ���!���#�+!�#� ������� �����!���� �!�#�, � ����3���� ��� ���� � � �����, $� �#� � � �����&�%�� � ��������!�, ��&! + %�� � � ����� ��������, "�� � %�� �� �!� 4�&�+!� �!������� ��%, �’"& !� ��' ����%. 5�� !� ��!3�, & ������!��� �4�������� !� ����#� ��'! � ������� 4����� !!" + ���!� ������!�� !�0 ������, $� ������ ��"- ����% ���� �!������� ��0 �����!��� �������!�0 ��� ���. 6!3� ��� �� � ����������� �������� !!" ������!�� !�� ������ ������!� ! ��&�� �� ��� 0� ��������. 1. ��� �.�. / � �����+!� ���#!�&�� !!" "����� ������ !�0 ��������0 . 8� ����#�" �!�#�. 3�. ! ��. ���$�. �����, 2003, ;�� ���. 6. �.200-213 2. �� � �� �.�. 5����" ����"�!���� . .: ? �� , 1976, -352�. 3. � ���� �.�. /���� �! " �� ������ : ��� ��!����, ���!�� !�", ���#!�&. .: ��! !�B � �� ������ , 2005. – 224 �. 4. � ���� �.�. D�� ��!���� � ���� +������ �� �����+����� ���!��. / �� ������ , ����"�!����, G��!���� . ��., ! �+. ��. .: ? �� , �. 90-98 5. � ������ �.�. ����� 4 ����!B� �� !��. – 5�&��B ���� ��� 6V �����%&!� ��!4���!��� �� �� !���� !�% � ���� ��& ��� G��������!� � ! �+!B� �������� !�"�, + ��� 1, .: 1973, �. 36-38 6. ���� � �.�., �������� �.�. 5����" ����"�!���� . ��� ��+��� " �� ������ . .: I �� ��� , 1998. – 328 ��. 7. ����� �.�. ������ � ����&���"$�� 4�!���"�. .: *? J, 2004. – 144�. ��������� 16.09.2010 . ;�8 681.322 �.�.����, �.�.!., ���. � 4. ��/, ?; «�������� �������!�� », � � � .�. � ����, ���� !� � 4. ��/ ?; «�������� �������!�� », .�.�����, �.�.!., ���4����, & �. � 4. ��/, ?; «�������� �������!�� », .�. ������� , ���� !� � 4. ��/ ?; «�������� �������!�� », �.�. ����� ���, ���� !� � 4. ��/ ?; «�������� �������!�� » ��������� ���� ������� ������ ����� � ������� � �� ���� ���� �� ������ ���� Developed an adaptive method and algorithm for finding the cluster centers by using neural network. The developed method requires a set threshold. Proposed heuristic computational formula for determining the optimal value of threshold. An 272 experimental study of the algorithm is given. Developed an algorithm for modifying the value of a threshold, which allows you to determine the best centers of the clusters. Keywords – method, algorithm, cluster D�&�����!� � ����!� ����� � �#����� ��3��� ��!���� �� ������ & ������#�% !� ��!!�0 ����'�. D�&�����!� ����� ��� # - & � !!" ����#���0 ����+�!�. M �����!�� !� �������+!� ��&� ��!���� 4������ ��&! +�!!" ����� ��!�#� &! +�!!" ����#���0 ����+�!�. /������!� ��&���� �� ���������!� ��!�#� ������'�!!" ��&�����!�#� �#������. D�&�����!� �#����� ����4�� ��0 &! +�!!" ����#���0 ����+�!�, "�� ��&���"- ��&! +��� ����� ��!� ��!��� �� ������. ��!�� � ��� � – �����, �#�����, �� ���� ����� � '����� � � ������ ��+ �!�� �#������� !��-� ���+!�0 �� �����& ��0 - ��������� & � !�� (�+���� !��) �� ������. *� � � ���� �����������-���" � � ��� �#����� �, "� k-means, k-medoids, ISODATA � 0� ����4�� ��"�. ?�������!� & � !!" ��� � � ������ ��������� �� ����� !!" �� ������, "�� !� �������� %�� �� �!��� ��&������ ��� &�� �� �� � �. ; ��� ��� n-�����!�#� �������� ���!��� ��������!���� ��&���� ��� �� �����& ��0 ������ � '��. 5��� ��� ��!�% - & � + ��&! +�!!" ����� ��!�0 ��+ �����0 ��������� �� ������ ���!�"#$ $%$��&'(�)� *+��%� , $-)�!&*� ��.�#� /+(�!,' #-$��+!,' �4�����!�� ������� ��3��� ��+ ������ ��!���� �� ������ - & �����!�� !� � [2,4,6] �#����� ��3��� ��!���� �� ������ & ������#�% !� ��!!�0 ����'�. � ����� �#������ ������'�� ! �!�'�! ��+�� ��� &�� ������ ��"-���" & ������#�% !� ��!!�0 ����'�, �� ��'!��� ��� &� �� �����" � ��������!���� !� ��!. 5 ��� +�!�� ������'�� ! �!�'�! ��+�� ��� &�� � d- �����!��� �������� ��������%-���" � ���!� !����-!��� !� &� '�!� #� 4 !� ��!!�0 ����'�. ���� ������ �#������ ������ ���! ! ���. 1. D��. 1. ���� ������ �#������ ��3��� ��!���� �� ������ & ������#�% !� ��!!�0 ����'� ? ��+ ��� ��" ������'�� !�0 �!�'�!� ��+�� ��� &�� � d-�����!��� �������� d idiii xxx RX �� ),...,,( 21 ��+���%-���" �� �� �! � ����" ���������� ����� !� ��' !���: 273 �� � � � � � �� � � � � NNNNN N N llll lll lll L 321 22221 11211 ............ ... ... , (1) �� 2jiijl XX �� , N – ��������� ��+�� ��� &�� � �!�'�!�. 8�'! ��+� ��� &� �� ' -���" !� ��!�� & ��+ �����% ����!���% )0(iS . D���� �#������ ���"# - � ����! !!� ! ����!�� ������: 8��� 1. ��" 4����� !�#� ! ����� & � !�#� &! +�!!" ����#���0 ����+�!� T>0 ��&! + %���" � ���� ���4���-!�� &�’"&��� ��' !� ��! �� � � � � � � �� T,0 ,2 2 ij ij ijij l"�#� Tl"�#� Tl T w (2) /���" ����! !!" ���3�#� ����� �!�'�! ��+�� ��� &�� ������ ��"-���" � ��#�"�� ���!�#� !����-!��� !�#� &� '�!�#� #� 4 . /���� � ��������� � ��#� #� 4 ��" �!�'�!� �& 3���� ��+�� ��� &�� ! ����!� ! ���. 2. 8��� 2. J�+���%%���" ��+ ����� ����!���� !� ��!��. � � � N j iji wS 1 )0( (3) 8��� 3. ? ��� ��3�� ���� � &�� �!%-���" ���� ���!� ����� ��!�� ����!���� !� ��!��: � � ����� N j jiijii tStSwtStS 1 ))()(()()1( � , (4) �� � - � � ����, "�� ��&! + - 3�������� ! �+ !!" !� ��!!�0 ����'�, )1,0(�� . 8��� 4. R�$� � ������� &��!� ����!���� 0)( �tSi , ���� 0)( �tSi . ��#����� �� �%- � ��� +�!��, $� !� ��!�, "�� &! ���"���" ! ��'� �� - ����!�� ��� ��� , ����� %�� ���0 ����!���� !� ��! �, "�� &! ���"���" �������!� ��� ��� �� ������. /����� ! �+ !!" !� ��!!�0 ����'� ��������" �� � ��#� ��&���� ��, ���� � ��'!� ��� ��� �� ���� & ��3 -���" ��3� ���! ����!� !� ��! – ��!�� �� ���� . J�! �, ��'���� � �� � �� !� ������ �#������, ���� ��!�� %�� &#����� ��!���� �� ������ (������� ��!���� �� ������ � ��!� ��� ���). /�� ����� +���� !� ��!�� & ��� �!�% ����!���% !� &��!%-���". � � ���� ��� ��� ����!�-���" �������" &! +�!!" ����#���0 ����+�!� (D��.3): $TTT �� , (5) �� T$T �� 01,0 . 274 D��. 2. /��!� !����-!��� !� &� '�!� #� 4 !� ��!!�0 ����'� ��" 3���� ��� &�� ;���� & ��!+�!!" ������ �#������ � !������!���� �������0 &! +�!!" ����#���0 ����+�!� �������"- �������� + � �� ��#����� ��'���. /�� ����� ��! ��!����%- ��������� !� ��!�� & ��� �!��� &! +�!!"�� ����!���� � ����+�!� �����!��� � ����� ���������� ����� !� ��' !���. D��. 3 ��#����� �������0 &! +�!!" ����#���0 ����+�!� 275 �+��-0�$�& +#��+!&*+(�$-0(�)� %��-,%1+((2 ? ���.4 ��� & !� ������� ��������!� ��� ��� "� ������� 50 ��+�� ��&������!�� �� 5 �� ���� �. ? ���.5 ! ����!� #� 4�� & ��'!���� K(T) ��" & � !�0 �������0 ��� ���. D��.4 ��������! ������ ��� ��� & �’"��� �� ���� �� D��.5 I� 4�� & ��'!���� 8(5) ��" ��������!�0 �������0 ��� ��� & �’"��� �� ���� �� 6& � !�#� #� 4�� ���!�, $� ! ��+ ����� �� ��0 &��!� T ��������� �� ������ &��!%-���" ��'� 3�����. 6& &���� !!"� T ��������� �� ������ �� ����&�-���" ! ���!� K = 5 � � ��� ��3��� � '� !� &��!%-���". ? ���.6 ��� & !� ������� ��������!� ��� ���, "� ������� 10 �� ������. ? ���.7 ��� & !� #� 4�� & ��'!���� K(T) ��" & � !�0 �������0 ��� ���. X � ���� #� 4�+!�0 & ��'!���� K(T) ! ��#�+!� �������!���� ��� ���. 6& &���� !!"� T ��������� �� ������ �� ����&�-���" ��� 8 = 10. ���������!� ��!� ��&���� �� ��� &�%��, $� ������!� ����� �� 5 & ! ����!�% 4������%: 0,1*max( ) 2 ijl T � �� ijl - �����!� � ����� ���������� ����� !� ��' ��+� �� ��� &�� (1). 276 D��.6 ��������! ������ ��� ��� �& ���"��� �� ���� �� D��.7 I� 4�� & ��'!���� 8(5) ��" ��������!�0 �������0 ��� ��� & ���"��� �� ���� �� �&�(�'#& D�&�����!� � ����!� ����� � �#����� ��3��� ��!���� �� ������ & ������#�% !� ��!!�0 ����'�. 8����+!�� &! +�!!"� � ��&�����!��� �#������ - ��+ ����� &! +�!!" ����#���0 ����+�!� 5. ? ��!��� ���������!� ��!�� ������'�!� & �����!�� ! �������+! 4����� ��&� ��!�� ��+ ���#��#� &! +�!!" ����#���0 ����+�!�. D�&�����!� �#����� � �� ��0, ����� ��&���"- �������� �� &! +�!!"� ����#���0 ����+�!� � �� ��#����� ��'��� ��" ����� !!" � ��'!� �� ����!� ��� ��� ��!�#� ��!�� �� ���� . 1. �� ���"� �.�., ��� �"�� �.�., ���������� �.�., %���� &.&. 5��!���#�� ! ��& � !!B�:Data Mining, Visual Mining, Text Mining, OLAP.- �/�.: ^X� – /�������#, 2007.-384�. 2. ��' ().-*., �+!��� /.3., ������ 3.4. � ����!B , ��������! !�!B � �� ����!B ! ��&. /��. � !#�. – .: ��! !�B � �� ������ , 1989.-215�. 3. 5� ()., 7������� 4. /��!���B � ���&! � !�" ��� &��. /��. � !#�. – .: ��, 1978. – 411�. 4. 8� ���4�� ��" � �� ����/ ��� ���. �'. �G! D &�! . /��. � !#�.- .: ��, - 389�. 277 5. A. J. Jain, M. N. Murty, P.J. Flynn Data clustering: a review // ACM Computing Surveys, - 1999 - v..31, ` 3 – P. 264-323. 6. ���� 8.�., :����� �.;. �� ���, ��<� �.�., �� ��=+��� �.�. ��#����� ��3��� ����� ��!�0 ��������� �� ������ // ���!�� ? ���! ��!�#� �!���������� «�������� �������!�� ». – 2009.- `651 – �. 129-132. ��������� 2.08.2010 .