Разработка алгоритма динамической кластеризации и его исследование в численном эксперименте

Abstract

В данной работе рассмотрены наиболее простые и фундаментальные методы группировки и сферы их применения. Проанализированы методы группировки, выявлены их достоинства и недостатки. Предложен и обоснован метод расчета типовых сигналов в итерационном алгоритме кластеризации. Проведена оценка устойчивости алгоритма с разным видом и уровнем шума.

In this paper, the most simple and fundamental methods of grouping and areas of their application are considered. The methods of grouping are analyzed, their advantages and disadvantages are revealed. A method for calculating typical signals in an iterative clustering algorithm is proposed and substantiated. An assessment of the stability of the algorithm with a different type and level of noise.