Кластеризация данных с использованием несимметричных мер близости

Аннотация

Шиян В.И., Марков В.Н.

Дата поступления статьи: 06.05.2025

Статья посвящена разработке алгоритмов кластеризации данных с использованием несимметричных мер близости, актуальных в задачах с направленными взаимодействиями. Предложены два алгоритма: пошаговое формирование кластеров и модификация с итеративным уточнением центров. Проведены эксперименты, включая сравнение с методом k-медоидов. Результаты показали, что алгоритм с фиксированными центрами эффективен на малых данных, а алгоритм с пересчётом центров обеспечивает более точную кластеризацию. Выбор алгоритма зависит от требований к скорости и качеству.

Ключевые слова: кластеризация, несимметричные меры близости, алгоритмы кластеризации, итеративное уточнение, k-медоиды, направленные взаимодействия, адаптивные методы

1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ

2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации

.