Центр - кластер
Cтраница 1
Центр кластера определяется вектором среднего значения, а форма - ковариационной матрицей. Из соотношения ( 23) следует, что точки постоянной плотности образуют гиперэллипсоиды, для которых квадратичная форма ( х-ц) 2 - 1 ( х-ц) постоянна. Главные оси этих гиперэллипсоидов задаются собственными векторами 2, причем длины осей определяются собственными значениями. [1]
Функция возвращает центры кластеров в виде матрицы С; каждая строка этой матрицы содержит координаты одного из найденных центров. [2]
Кохонена обучение - алгоритм, размещающий центры кластеров радиального слоя посредством последовательной подачи на вход сети обучающих наблюдений и корректировки положения центра выигравшего ( ближайшего) радиального элемента и соседних с ним в сторону обучающего наблюдения. [3]
 |
Третий кластер.| Расстояния между кластерами. [4] |
В строках таблиц указано расстояние от каждой машины до центра кластера. [5]
Чем меньше это так называемое обобщенное расстояние точки до центра кластера, тем более правдоподобно, что точка принадлежит данному кластеру. Однако это может привести к излишним ошибкам, если пик плотности вероятности одного из двух близко лежащих кластеров намного выше, чем другого. Фактор k может быть введен в качестве составной части в обобщенное расстояние путем выражения плотности вероятности через модифицированное обобщенное расстояние ( и) 2 следующим образом. [7]
Начиная со случайной выборки из N точек, расположение центров кластеров последовательно корректируется таким образом, чтобы каждая из Л / точек относилась ровно к одному из К кластеров, и центр каждого кластера совпадал с центром тяжести относящихся к нему точек. [8]
 |
Кластерные модели гидрида лития ( энергия в эВ. [9] |
Трудность, однако, заключается в том, что атомы в центре кластера и на его периферии неравноправны и для них, вообще говоря, получаются разные заряды. При пересчете VM целесообразно брать заряды на атомах в центре кластера, поскольку эти атомы лучше всего описываются в кластерной модели. Для кристалла LiH указанное различие невелико ( 0 1 - 0 2 е) для всех рассмотренных кластеров, но в более ковалентных системах оно существенно и обусловлено принципиальной трудностью, присущей кластерной модели, - неодинаковым описанием атомов в центре и на периферии кластера. [10]
Часто процедуры кластерного анализа используют функции критериев ( например, сумма квадратов расстояний от центров кластеров) и ищут группировку, которая придает функции критерия экстремальные значения. Теоретически задача группировки всегда может быть решена трудоемким перебором. Однако на практике такой подход годится лишь для самых простых задач. Наиболее часто используемым подходом для поиска оптимального разделения является итеративная оптимизация. Основная идея ее заключается в нахождении некоторого разумного начального разделения и в передвижении объектов из одной группы в другую, если это передвижение улучшает функцию критерия. [11]
Назначения самоорганизующихся карт такое же, как и у слоя Кохонена - выявление в режиме самообучения центров кластеров входных векторов. [12]
Если текущий цикл итерации имеет четный порядковый номер или выполняется условие Nc 2К, то вычисляется расстояние между центрами кластеров. [13]
Если текущий цикл итерации - последний, то задается в / 0 и переходят к вычислению расстояний между всеми центрами кластеров. [14]
Точки кластера, по которым имеет место взаимодействие с соседними кластерами, соответствуют пересечению кластера с тремя взаимноперпендикулярными осями, проходящими через центр кластера, причем точками пересечения являются либо центры пятиугольников, либо центры отрезков, разделяющих два шестиугольника. [15]
Страницы: 1 2 3