СПОСОБ КЛАСТЕРИЗАЦИИ ДАННЫХ ПО НОМИНАЛЬНЫМ ПРИЗНАКАМ

min
min
min
min
min
1. Способ кластеризации данных по номинальным признакам, основанный на вычислении энтропии для каждого номинального признака и попарных сочетаний этих признаков, последовательном вычислении наиболее информативного признака (НИП) и процедуре контроля однородности полученных классов (кластеров) относительно заранее заданного порогового значения однородности (U), отличающийся тем, что дополнительно вычисляют наиболее информативное значение (НИЗ) для вычисленного НИП анализируемого множества, из которого затем выбирают элементы созначениями НИП, совпадающие с НИЗ, для полученных в результате деления двух подмножеств, вычисляют значение однородности для каждого кластера и выполняют контроль относительно заданных критериев: порогового значения однородности (U) и минимального количества элементов в кластере (N), если количество элементов в подмножестве выше заданного порогового N и однородность подмножества выше порогового U, подмножество элементов сохраняют в виде кластера, для которого строится шаблон, определяемый совокупностью опорных признаков, т.е. имеющих одинаковые значения для всех элементов кластера, при этом номер шаблона считают его рангом и используют для определения кластера произвольного элемента, в случае если элемент соответствует нескольким шаблонам.
min
2. Способ кластеризации данных по номинальным признакам по п. 1, отличающийся тем, что если после контроля количества элементов в подмножестве, получают значение меньше порогового N то данные элементы считают некластеризуемыми.
min
min
3. Способ кластеризации данных по номинальным признакам по п. 1, отличающийся тем, что если для подмножества с количеством элементов больше порогового N, после контроля вычисленной однородности, получают значение ниже заданного порогового U, то повторяют все действия способа до тех пор, пока все элементы исходного множества не окажутся распределенными по кластерам, либо не будут отнесены к некластеризуемым.