Алгоритм ФорЭл
Материал из MachineLearning.
(Новая: ФОРЕЛЬ - алгоритм {{Задание|Rooney|Константин Воронцов|4 января 2010}}) |
|||
| Строка 1: | Строка 1: | ||
| - | + | FOREL (Формальный Элемент) - алгоритм кластеризации, основанный на идее объединения в один кластер объектов в областях их наибольшего сгущения. | |
| + | |||
| + | =Необходимые условия работы= | ||
| + | 1. Выполнение принципа сходства | ||
| + | Т.е. близкие друг к дургу объекты с большой вероятностью принадлежат к одному кластеру (таксону). | ||
| + | 2. 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. | ||
| + | |||
| + | |||
{{Задание|Rooney|Константин Воронцов|4 января 2010}} | {{Задание|Rooney|Константин Воронцов|4 января 2010}} | ||
Версия 19:18, 4 января 2010
FOREL (Формальный Элемент) - алгоритм кластеризации, основанный на идее объединения в один кластер объектов в областях их наибольшего сгущения.
Необходимые условия работы
1. Выполнение принципа сходства Т.е. близкие друг к дургу объекты с большой вероятностью принадлежат к одному кластеру (таксону). 2. 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. |
