Выделение плотных областей в метрических пространствах на основе кристаллизации

Abstract

Рассмотрено применение методов искусственного интеллекта и теории нечетких множеств к задаче кластеризации. Объект исследования — данные о плотных скоплениях в конечных метрических пространствах. В работе использован математический аппарат на базе теории нечетких множеств и «оптический» подход к анализу метрических пространств. Результат исследования — реализация серии алгоритмов «Кристалл» поиска плотных скоплений в многомерных массивах данных.

Розглянуто застосування методів штучного інтелекту і теорії нечітких множин до задачі кластеризації. Об’єкт дослідження — дані про щільні скупчення у кінцевих метричних просторах. У роботі використано математичний апарат на базі теорії нечітких множин та «оптичний» підхід до аналізу метричних просторів. Результат дослідження — реалізація серії алгоритмів «Кристал» пошуку щільних скупчень у багатовимірних масивах даних.

Application of artificial intelligence methods and fuzzy sets theory to the clusterization problem is considered. Data on dense accumulations in finite metric spaces is an object of the research. Calculations based on the fuzzy sets theory and «optical» approach to the metric space analysis are used. The result of the research is realization of «Crystal» algorithms in searching for dense areas in multidimensional data arrays.