Использование кластеризации при анализе данных

Abstract

Предложено использовать кластеризацию по величине ближайшего расстояния в многомерном пространстве параметров на этапе предварительной обработки экспериментальных данных. На основе выражения для вероятности ошибки построен алгоритм исключения из полного набора параметров неинформативных признаков.

It is suggested to use the clastering over the short distance in a multi-measure space of the parameters at the stage of the preliminary processing of experimental data. On the basis of the expression for the probability of an error an algorithm of the elimination of noninforming signs from a complete set of parameters is constructed.

Запропоновано використання кластеризації за величиною найближчої відстані в багатовимірному просторі параметрів на етапі попередньої обробки експериментальних даних. На основі виразу для ймовірності похибки побудовано алгоритм для виключення з повного набору параметрів неінформативних ознак.