Интеллектуальный анализ данных в менеджменте. Кричевский М.Л. - 113 стр.

UptoLike

ВУЗ: 

СПб ГУАП | Санкт-Петербург

Составители: 

Рубрика: 

113
– классифицикация каждого значения ряда x
k
, используя средне"
квадратичную ошибку;
– пересчет значения центров m
i
, используя результаты шага 4;
– в случае устойчивых значений m
i
– остановка алгоритма; в про"
тивном случае – переход к шагу 4.
На основе этого алгоритма была предложена следующая аппрок"
симация при построении ФП:
0,5( ); 2(1 )/( ); max(0,1 ,
ii
CSEK MESF KXC12 13 3 1 33
где M – значение ФП на границах; S – левая граница; E "правая гра"
ница; С – центральное значение; K – масштабный коэффициент; X
i
–
входная величина; F
i
– текущее значение ФП.
Такой подход позволяет двум соседним ФП пересекаться на уров"
не 0,5. Однако этот метод обладает двумя недостатками:
– пользователь должен предварительно определить число ФП;
– степень перекрытия соседних сегментов ничем не обусловлена.
Второй метод находит число кластеров, которые лучше всего
представляют исходные данные. Оптимальным числом кластеров яв"
ляется такое, при котором данные из одного и того же кластера нахо"
дятся близко друг к другу, а данные из разных кластеров – далеко
друг от друга. Такое число получается путем нахождения локально"
го минимума величины
2
2
11
() ( ) ( ),
nc
m
ik k i i
ki
Sc X x12 34 3 4 3
55
где n – число данных, подвергаемых кластеризации; с – число клас"
теров (с ³ 2); X
k
– вектор данных;
x
– среднее значение; n
i
– вектор,
определяющий центр i"го кластера; m
ik
– степень, с которой k"е дан"
ные принадлежат i"му кластеру; m – регулируемый вес.
Этот метод минимизирует дисперсию индивидуальных значе"
ний x
k
внутри каждого кластера и максимизирует дисперсию меж"
ду кластерами. Перед минимизацией величины S(c) должны быть
сформированы с кластеров и найдены в первом приближении их
ФП. Последние вводятся в матрицу U размером
,nc1
к которой
применяется метод нечеткой кластеризации. Сущность предлага"
емого метода заключается в сведении ФП, содержащейся в матри"
це U, к трапецеидальному виду. Алгоритм метода нечеткой клас"
теризации, в основе которого лежит способ k"средних, состоит из
следующих пяти шагов:
– определяется и фиксируется величина с; 2 £ с £ n;
– инициируется матрица U
(l)
таким образом, что

Страницы