Задача кластеризації-класифікації без вчителя масивів даних займає важливе місце у загальній проблемі Data Mining, а для її вирішення існує на цей час безліч підходів, методів та алгоритмів. Існує достатньо багато ситуацій, коли реальні дані, що підлягають кластеризації, забруднені аномальними викидами або збуреннями з не Гаусівськими розподілами. Це веде до того, що традиційні методи, що використовують квадратичні метрики не забезпечують бажані результати. Мета роботи - розробка достовірного робастного методу нечіткої кластеризації онлайн, який поєднує в собі переваги теорії довіри та робастних підходів у задачах нечіткої кластеризації. Процедура нечіткої кластеризації даних з використанням достовірного підходу, заснованого на використанні як робастних цільових функцій спеціального типу, нечутливих до викидів, так і призначених для роботи як у пакетному режимі, так і в його повторюваній онлайн-версії, призначеній для вирішення проблем Data Stream Mining, коли дані надходять на обробку послідовно в режимі реального часу. Аналізуючи загальну точність отриманих результатів методів і алгоритму кластеризації, запропонований метод подібний до результату достовірного методу нечіткої кластеризації, але має перевагу в часі незалежно від кількості спостережень, які були використані в процесі кластеризації. Висновки: розглянута задача нечіткої кластеризації потоків даних, забруднених аномальними викидами. Введено у розгляд рекурентний достовірний онлайн алгоритм, заснований на цільовій функції спеціального вигляду, що придушує ці викиди за допомогою використання функції гіперболічного тангенса, що крім нейронних мереж використовується у задачах робастного оцінювання. Запропонований алгоритм є достатньо простим у чисельній реалізації і є узагальненням деяких відомих онлайн процедур нечіткої кластеризації призначених для вирішення задач Data Stream Mining.

 Наукова періодика України 

---

Додаткова інформація про автора(ів) публікації:
(cписок формується автоматично, до списку можуть бути включені персоналії з подібними іменами або однофамільці)

• Шафроненко Аліна Юріївна (технічні науки)

  Якщо, ви не знайшли інформацію про автора(ів) публікації, маєте бажання виправити або відобразити більш докладну інформацію про науковців України запрошуємо заповнити "Анкету науковця"