по
Кибернетика и программирование
12+
Меню журнала
> Архив номеров > Рубрики > О журнале > Авторы > О журнале > Требования к статьям > Редакция и редакционный совет > Порядок рецензирования статей > Политика издания > Ретракция статей > Этические принципы > Политика открытого доступа > Оплата за публикации в открытом доступе > Online First Pre-Publication > Политика авторских прав и лицензий > Политика цифрового хранения публикации > Политика идентификации статей > Политика проверки на плагиат
Журналы индексируются
Реквизиты журнала

ГЛАВНАЯ > Вернуться к содержанию
Статьи автора Глебова Алена Викторовна
Кибернетика и программирование, 2018-1
Беликова М.Ю., Каранина С.Ю., Глебова А.В. - Экспериментальное сравнение алгоритмов кластеризации в задаче группировки данных о грозовых разрядах c. 15-26

DOI:
10.25136/2306-4196.2018.1.25261

Аннотация: В данной статье представлены результаты экспериментального сравнения кластерного анализа данных о грозовых разрядах алгоритмами k-means, dbscan и иерархическими агломеративными алгоритмами, где для вычисления межкластерного расстояния используются методы ближайшего соседа, полной и средней связи и метод Уорда. Произведена оценка влияния нормировочных параметров на количество кластеров, определяемых рассматриваемыми алгоритмами на тестовой выборке. В качестве тестовой выборки были использованы данные о времени регистрации и координаты грозовых разрядов, зафиксированные Всемирной сетью локализации молний (World Wide Lightning Location Network, WWLLN). Построение группировочных решений выбранными алгоритмами кластеризации производились с помощью па-кетов кластерного анализа Nbclust, dbscan и fpc, разработанных на языке R. Показано, что выбор значений нормировочных параметров имеет существенное влияние на количество выделяемых кластеров из рассматриваемой выборки при использовании иерархических алгоритмов кластеризации (особенно для метода ближайшего соседа). Выбор нормировочных параметров практически не влияет или оказывает незначительное влияние на результаты кластеризации грозовых разрядов с помощью алгоритмов k-means и dbscan. Наилучшее согласование с экспертной оценкой получено для алгоритма dbscan при нормировочных параметрах соответствующих линейным размерам грозовой конвективной ячейки 100 км и времени существования от 30 минут до часа.
Другие сайты издательства:
Официальный сайт издательства NotaBene / Aurora Group s.r.o.
Сайт исторического журнала "History Illustrated"