title: Clustering robustness investigation using statistical and imitation modeling
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Флегонтов Александр Владимирович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Flegontov Aleksandr Vladimirovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Ложкинс Алексейс
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Lozkins Aleksejs
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Буре Владимир Мансурович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Bure Vladimir Mansurovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2021-03-24T15:07:26Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2021-03-24T15:07:26Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2019
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 023571
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/25607
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: В работе исследована одна из задач кластерного анализа - обнаружение естественной кластеризации данных методами статистического и имитационного моделирования. Основным предположением предлагаемого подхода определения "правильной" кластеризации является статистическая устойчивость такой кластеризации к незначительным изменениям в данных. Сформулированы два критерия определения устойчивой кластеризации (основанных на использовании Value at Risk и ожидаемой сменяемости кластеризаций) на множестве рассматриваемых алгоритмов кластеризации, значений числа кластеров, метрик сравнения, а также разработаны вспомогательные процедуры моделирования данных для введенных критериев. Проведен численный эксперимент на искусственных выборках данных и на трех выборках данных из репозитория машинного обучения UCI, также представлены результаты сравнения с другими методами определения "правильной" кластеризации, основанных на статистической устойчивости. Введенные критерии применены к решению задачи об устойчивом размещении хабов, где метод оценки устойчивой кластеризации адаптирован к решению задачи об устойчивой сети хабов, и проведен численный эксперимент на реальных данных.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: In the work the cluster analysis subtask - the natural clustering detection using statistical and imitational modeling procedures is investigated. The main assumption of this work is the “correct” clustering statistical stability under the minor data changes. Two criteria (based on Value at Risk and expected variety of clustering) of stable clustering validation on finite set of clustering algorithms, numbers of clusters, distance functions between objects are proposed. The special auxiliary procedures of data imitation are introduced. The numerical experiment on synthetic data and on three real data sets from machine learning repository UCI is conducted, besides, the result comparison with existed clustering validation methods based on stability is carried out. The clustering stability criteria application to hub location problem is presented, where steady clustering evaluation algorithm is adapted to stable hub network problem and the real case study is discussed.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: кластерный анализ
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: устойчивая кластеризация
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: теория рисков
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: статистическое моделирование
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: задача устойчивого размещения хабов
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: cluster analysis
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: stable clustering
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: risk theory
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: statistical modeling
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: robust hub location problem
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Clustering robustness investigation using statistical and imitation modeling
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Исследование робастности кластеризации методами статистического и имитационного моделирования
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: VKR_Lozkins_2019.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/25607/1/VKR_Lozkins_2019.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 716,17 kB
resources.filename: reviewSV_Otzyv_naucnogo_rukovoditela_na_vypusknuu_kvalifikacionnuu_rabotu_aspiranta_Lozkinsa_Aleksejsa_po_teme.docx
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/25607/2/reviewSV_Otzyv_naucnogo_rukovoditela_na_vypusknuu_kvalifikacionnuu_rabotu_aspiranta_Lozkinsa_Aleksejsa_po_teme.docx
resources.format: Microsoft Word XML
resources.description: ReviewSV
resources.size: 14,67 kB