Эволюционные алгоритмы кластеризации — различия между версиями
Dimatomp (обсуждение | вклад) (Новая страница: «Кластеризация#Постановка задачи кластеризации в о…») |
Dimatomp (обсуждение | вклад) |
||
| Строка 1: | Строка 1: | ||
| − | [[ | + | [[Кластеризация#Постановка задачи кластеризации|Формулировка задачи кластеризации]] в общем случае не задаёт условие близости относительно метрики (см. [[Кластеризация#Теорема невозможности Клейнберга|теорему Клейнберга]]); в связи с этим, многие разработанные [[Кластеризация#Методы кластеризации|методы и алгоритмы]] решения задачи кластеризации предполагают применимость конкретной меры близости объектов для анализа рассматриваемой выборки. |
| − | Альтернативный подход заключается в задании [[ | + | Альтернативный подход заключается в задании [[Оценка качества в задаче кластеризации|индекса кластеризации]] как меры близости объектов внутри кластеров и использовании универсального метода для оптимизации этого индекса; '''эволюционные алгоритмы''' являются одним из семейств таких универсальных методов. |
== == | == == | ||
Версия 01:00, 8 апреля 2019
Формулировка задачи кластеризации в общем случае не задаёт условие близости относительно метрики (см. теорему Клейнберга); в связи с этим, многие разработанные методы и алгоритмы решения задачи кластеризации предполагают применимость конкретной меры близости объектов для анализа рассматриваемой выборки. Альтернативный подход заключается в задании индекса кластеризации как меры близости объектов внутри кластеров и использовании универсального метода для оптимизации этого индекса; эволюционные алгоритмы являются одним из семейств таких универсальных методов.
