title: Parabolic, cubic, biquadratic, exponential approximation-estimation criteria and their use in cluster analysis
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Бочкарёв Анатолий Олегович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Bockarev Anatolij Olegovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Мелков Никита Александрович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Melkov Nikita Aleksandrovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Шишкин Виктор Иванович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Siskin Viktor Ivanovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2021-03-24T15:51:00Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2021-03-24T15:51:00Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2020
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 054725
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/26503
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: В работе рассматриваются критерии, благодаря которым определяется момент, когда характер возрастания числовой последовательности меняется с линейного на нелинейный. Эти критерии называются "аппроксимационно-оценочными", в работе исследуется их применение в задачах кластерного анализа, а именно для опеределения момента остановки агломеративного процесса. Написана программа, решающая поставленную задачу. Исследованы параболический, кубический, биквадратный, экспоненциальный аппроксимационно-оценочные критерии.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: The paper considers criteria that determine the moment when the character of the numerical sequence increase changes from linear to nonlinear. These criteria are called "approximation-evaluation", and their application in cluster analysis problems is investigated, namely, for determining the moment when the agglomeration process stops. A program has been written that solves the problem. Parabolic, cubic, biquadrate, and exponential approximation-evaluation criteria are studied.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Кластеризация
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: метод наименьших квадратов
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: аппроксимация
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Clusterization
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: least squares method
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: approximation
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Parabolic, cubic, biquadratic, exponential approximation-estimation criteria and their use in cluster analysis
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Параболический, кубический, биквадратный, экспоненциальный аппроксимационно-оценочные критерии и их использование в кластерном анализе
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: Dimpola.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/26503/1/Dimpola.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 453,22 kB
resources.filename: reviewSV_melkov_otzyv.docx
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/26503/2/reviewSV_melkov_otzyv.docx
resources.format: Microsoft Word XML
resources.description: ReviewSV
resources.size: 12,76 kB