Рязанов В.В.

Вторник, 16:20,
ауд. 605

Годовой спецкурс. Первое занятие - 28 февраля.

Весенний семестр  

• Задачи кластерного анализа, меры близости, функции подобия.
• Критерии качества кластеризации при заданном числе кластеров: дисперсионный и родственные критерии, основанные на матрицах рассеяния, след в качестве критерия, основанные на матрицах рассеяния, определитель матрицы внутригруппового рассеяния.
• Критерии кластеризации при неизвестном числе кластеров, меры концентрации.
• Итеративная оптимизация критериев кластеризации на примере дисперсионного критерия.
• Алгоритмы иерархической группировки.
• Критерии устойчивости кластеризаций и их вычисление
• Алгоритмы кластеризации, основанные на поиске центров сгущений (алгоритмы к-средних, нечетких к-средних, ФОРЕЛЬ, построения оптимальных покрытий).
• Эвристические алгоритмы кластеризации, алгоритмы «к-эталонов» и «взаимного поглощения».
• Восстановление компонент смеси по заданной обучающей выборке.
• Нейросетевые алгоритмы обучения и самообучения. Метод встречного распространения, сеть Хопфильда, алгоритмы Хэбба.
• Логические корректоры для решения задач классификации.
• Решение задач кластерного анализа коллективами алгоритмов, метод коллективных к-средних.
• Комитетный синтез коллективных кластеризаций, критерии качества коллективных кластеризаций.
• Нахождение оптимальных коллективных решений задачи кластерного анализа.
• Эвристические методы построения коллективных кластеризаций и практические алгоритмы
• Методы восстановления регрессионных зависимостей по прецедентам, основанные на решении задач распознавания и дискретной оптимизации

Подробности по ссылке

Страница курса: http://vmk.somee.com/Details/324