ТРУДЫ СЕМИНАРА ПО ГЕОМЕТРИИ И МАТЕМАТИЧЕСКОМУ МОДЕЛИРОВАНИЮ

В связи с появившейся сегодня возможностью обрабатывать большие объемы данных особое значение приобретает задача первоначального грубого анализа этих данных с целью сформулировать предварительные направления исследования и сделать прикидочное заключение о возможных его результатах. Обычно подобный анализ проводится путём изучения некоторых изображений, но, если данные имеют достаточно большую размерность, то построение изображений, адекватно отображающих структуру этих данных, представляет собой серьезную математическую задачу. В статье представлен новый алгоритм построения неискаженных изображений многомерных данных в случае, когда подобные изображения возможны.

В работе предложен единый подход к нескольким вариантам решения задачи о квантификации кластеров уже имеющегося кластерного разбиения конечного множества. В результате применения любого из предлагаемых подходов каждый кластер получает, вообще говоря, векторные метки. Для этого применяется методика, близкая к анализу латентных классов: каждый объект или каждый признак в рамках кластера отождествляется с некоторым вектором, а из полученных векторов геометрическим методами извлекается некая общая часть, вектор, в наибольшей степени близкий к каждому из построенных векторов. Этот вектор и объявляется меткой кластера.