Исследуется применение кластерного анализа для выделения однородных подобластей факторного пространства при построении регрессионных моделей. Изложено применение нечеткого кластерного анализа. Проведение вычислительного эксперимента показало, что необходим смысловой анализ результатов и проверки различных вариантов разбиения на кластеры для получения правильного решения. Проанализировано моделирование болтового соединения композиционных материалов в авиастроении. Приведены диаграммы распределения экспериментов по 4-м кластерам. Даны рекомендации по формализации процесса подбора методов и средств с целью разделения на однородные подобласти факторного пространства при заранее не известных форме и количестве кластеров.
Досліджується застосування нечіткого кластерного аналізу для виділення однорідних підобластей факторного простору при побудові регресійних моделей. Викладено застосування нечіткого кластерного аналізу. Проведений обчислювальний експеримент показав, що необхідно зробити аналіз результатів по суті задачі і перевірку різних варіантів розбиття на кластері для отримання правильного розв’язку. Виконано аналіз моделювання болтового з’єднання композиційних матеріалів в авіабудуванні. Приведено діаграми розподілу експериментів по 4-х кластерах. Дано рекомендації щодо формалізації процесу підбору методів і засобів з метою розбиття на однорідні підобласті факторного простору при апріорі невідомих формі і кількості кластерів.
The application of cluster analysis for selection of homogeneous subfields of the factor space under the building of regression models is investigated. The use of fuzzy cluster analysis was outlined. The computational experiment has shown that it is necessary to make semantic analysis of the results and tests of the different options of partitioning on clusters to obtain the correct solution. Simulation analysis of bolted connection of composite materials in aircraft construction was done. The charts of distribution of experiments in 4 clusters were given. Recommendations for formalization of processes of selection of methods and tools in order to separate into homogeneous subfields of the factor space with an a priori unknown form and number of clusters.
