Эволюционные алгоритмы кластеризации — различия между версиями

Материал из Викиконспекты
Перейти к: навигация, поиск
 
Строка 1: Строка 1:
[[Формулировка задачи кластеризации|Кластеризация#Постановка задачи кластеризации]] в общем случае не задаёт условие близости относительно метрики (см. [[теорему Клейнберга|Кластеризация#Теорема невозможности Клейнберга]]); в связи с этим, многие разработанные [[методы и алгоритмы|Кластеризация#Методы кластеризации]] решения задачи кластеризации предполагают применимость конкретной меры близости объектов для анализа рассматриваемой выборки.  
+
[[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 [[индекса кластеризации|Оценка качества в задаче кластеризации]] как меры близости объектов внутри кластеров и использовании универсального метода для оптимизации этого индекса; '''эволюционные алгоритмы''' являются одним из семейств таких универсальных методов.
+
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.