Процесс - кластеризация
Cтраница 1
Процесс кластеризации, как и процедуры регрессионного анализа, достаточно трудоемок, его целесообразно выполнять на компьютере. [1]
Процесс кластеризации можно абстрактно представить в виде тройки ( D, С, А), где D представляет собой набор документов, которые требуется кластеризовать, С - формируемый набор кластеров, а А - мера ассоциативности, используемая для того, чтобы сгруппировать документы в кластеры. Существуют разные стратегии выбора А. Кроме того, используется понятие порога, характеризующее минимальное значение ассоциации ( сходства), достаточное для включения документа в данный кластер. [2]
И наконец, процесс кластеризации может протекать по нескольким деревьям Кейли, каждое из которых реализуется с определенной вероятностью. [3]
Задаются параметры, определяющие процесс кластеризации: К - необходимое число кластеров; BN - параметр, с которым сравнивается количество выборочных образов, вошедших в кластер; Os - параметр, характеризующий среднеквадратичное отклонение; вс - параметр, характеризующий компактность групп; L - максимальное число пар центров кластеров, которые можно объединить; / - допустимое число циклов итераций. [4]
 |
Изменение активности единичных акустических событий ( пустые кружки и событий, инициирующих кластеры ( залитые кружки перед крупными акустическими сигналами в эксперименте АЕ36. [5] |
Таким образом, формирование макроразрыва преимущественно идет вследствие процесса кластеризации. С одной стороны, этому способствует большая плотность уже накопленных в объеме тела разрывов. При их критической плотности, когда расстояние между центрами соседних разрывов становится меньше утроенного размера разрыва, возрастает вероятность их объединения за счет взаимодействия полей напряжений. С другой стороны, при подходе к метастабильному состоянию среды в области формирующегося макроразрыва, акустический сигнал от одного возникшего разрыва может инициировать возникновение или удлинение следующего разрыва. [6]
Обратите внимание, что по мере приближения к окончанию процесса кластеризации образуется один большой кластер, а все остающиеся объекты добавляются к нему один за другим. Найденное с помощью метода одиночной связи решение, состоящее из двух кластеров, является тривиальным следствием наличия одного кластера, включающего 89 объектов, и одного кластера, включающего один объект. [7]
На основе анализа содержания переменных, входящих в отдельные кластеры, строится группировка респондентов по признакам, включенным в процесс кластеризации. [8]
Настоящая работа была задумана как введение в кластерный анализ для тех, кто не имеет соответствующей подготовки и нуждается в современном и систематическом путеводителе по лабиринту понятий, методов и алгоритмов, связанных с идеей кластеризации. Вначале обсуждаются меры сходства - обязательная отправная точка любого анализа процесса кластеризации. Авторы отмечают расхождения в теоретических значениях этого понятия и рассматривают ряд эмпирических мер, чаще всего применяемых для измерения сходства. [9]
Язык фрактальной геометрии необходим, например, при изучении поглощения или рассеяния излучения в пористых средах, для характеристики сильно развитой турбулентности, при моделировании свойств поверхности твердых тел, для описания диэлектрического пробоя и молнии, при анализе процессов усталостного разрушения материалов, при исследовании различных стадий роста вещества за счет диффузии и последующей агрегации, в квантовой механике при описании геометрической структуры волновых функций в точке перехода Андерсона металл-диэлектрик. Удивительно то, что сходные геометрические формы встречаются в совершенно различных областях науки: в астрофизике при описании процессов кластеризации галактик во Вселенной, в картографии при изучении форм береговых линий и разветвленной сети речных русел и, например, в биологии, при анализе строения кровеносной системы или рассмотрении сложных поверхностей клеточных мембран. [10]
В данной статье моделируется флуктуационная ( неравновесная) стадия образования блистера; ее протяженность во времени t - 10 - 5 с. На поверхности блистера предполагается гетерогенная конденсация, которая замедляет процесс роста пузырька за счет блуждания атомов гелия по внутренней поверхности блистера. Начальное состояние для процесса кластеризации задается равновесным распределением вакансий ( старт броуновской частицы), затем для упрощения описания кинетика вакансий не приводится, а речь идет о чисто газовом заполнении поры в слабоанизотропной кубической решетке. [11]
Несмотря на простоту методов, они обладают некоторыми недостатками. Если не используются специально разработанные алгоритмы, то применение иерархических алгомеративных методов может потребовать вычисления и хранения большой матрицы сходства. Необходимость в хранении такой матрицы фактически ограничивает сверху число объектов, участвующих в процессе кластеризации. [12]
Самым легким для понимания из иерархических агломеративных методов является метод одиночной связи. Рассмотрим матрицу сходства размерностью 6X6, которая была получена в разд. Метод одиночной связи начинает процесс кластеризации с поиска двух наиболее похожих объектов в матрице сходства. Дело в том, что по правилу объединения для метода одиночной связи новый кандидат на включение в состав кластера присоединяется к существующей группе в том случае, если он имеет наивысший уровень сходства с каким-либо из членов этой группы. Другими словами, для объединения двух объектов требуется только одна связь между ними. [13]
Сплошная линия Ucp - энергия взаимодействия частиц на среднем расстоянии, пунктир БД и двойной пунктир МД - дебаевская теория в большом и малом каноническом ансамбле соответственно, точками показаны данные молекулярно-динамических расчетов. Видно, что измеренная средняя энергия взаимодействия свободного электрона со всей системой оказывается близкой к энергии взаимодействия частиц на среднем расстоянии, но несколько превосходит последнюю, что указывает на насыщение кулоновской неидеальности в системе свободных зарядов. В подсистеме связанных частиц с повышением плотности наряду с парными образуются и многоатомные комплексы, т.е. наблюдается процесс кластеризации. Таким образом, основной эффект неидеальности в системе с увеличением плотности связан с образованием составных комплексов, в то время как энергия взаимодействия свободных зарядов растет не значительно. [14]
Следующий подход, основан на применении техники кластерного анализа. Каждому элементу регулярной сетки ставится в соответствие некоторый заранее выбранный экспертом набор геологических и геофизических признаков. Это процедура позволяет разбить все точки региона на кластеры, каждый из которых отображается на географической карте в виде одной или нескольких зон, состоящих из точек с близкими значениями признаков. Затем максимальные магнитуды землетрясений, зарегистрированные в пределах каждой зоны, присваиваются всем ячейкам соответствующих кластеров. На этом процедура построения карты Мтах заканчивается. Недостатки подхода обусловлены не вполне адекватным применением к задаче прогноза Мтах метода кластерного анализа, который не предназначен для совместной обработки признаков и значений прогнозируемых величин. Дело в том, что разбиение множества точек на однородные группы методами многомерного кластерного анализа Мтах в значительной степени определяется набором признаков, способом измерения сходства между кластерами, типом алгоритма кластеризации и, наконец, критерием остановки процесса кластеризации. К сожалению, в работах, развивающих данный подход, эти параметры по существу выбираются произвольно. [15]
Страницы: 1