Кластерный анализ
ОглавлениеО МЕТОДОЛОГИЧЕСКИХ ПРИНЦИПАХ И МНОГОМЕРНОМ АНАЛИЗЕ (вместо предисловия)ПРЕДИСЛОВИЕ ГЛАВА 1. ПРОБЛЕМА КЛАСТЕРНОГО АНАЛИЗА. ОСНОВНЫЕ ИДЕИ 1.2. Задача кластерного анализа 1.3. Функции расстояния 1.4. Меры сходства 1.5. Расстояние между кластерами и их сходство 1.6. Кластерные методы, основанные на евклидовой метрике 1.7. Алгоритм последовательной кластеризации 1.8. Другие вопросы кластерного анализа ГЛАВА 2. КЛАСТЕРИЗАЦИЯ ПОЛНЫМ ПЕРЕБОРОМ 2.3. Рекурсивное соотношение между числами Стирлинга второго рода 2.4. Вычислительные аспекты полного перебора ГЛАВА 3. МАТЕМАТИЧЕСКОЕ ПРОГРАММИРОВАНИЕ И КЛАСТЕРНЫЙ АНАЛИЗ 3.2. Модель динамического программирования Дженсена 3.3. Применение целочисленного программирования в кластерном анализе ГЛАВА 4. ПРЕДСТАВЛЕНИЯ МАТРИЦ СХОДСТВ 4.2. Сравнения дендограмм и матриц сходства 4.3. Основные определения 4.4. Деревья 4.5. Локальные операции на деревьях ГЛАВА 5. КЛАСТЕРИЗАЦИЯ НА ОСНОВЕ ОЦЕНИВАНИЯ ФУНКЦИИ ПЛОТНОСТИ 5.2. Оценивание функции плотности вероятности 5.3. Кластеризация на основе оценивания функции плотности 5.4. Замечания ГЛАВА 6. ПРИЛОЖЕНИЯ 6.2. Применение метода оценивания функции плотности для данных Фишера по ирису [40] ГЛАВА 7. ИСТОРИЧЕСКИЕ ЗАМЕЧАНИЯ Литература |