Вторая пачка часть 203

Тог¬да весь на¬бор экспериментальных данных разбивается на р клас¬сов, каждый из которых состоит только из од¬но¬¬го эле¬мен¬та аij. Однако на практике чаще всего на¬блю¬¬дается си¬ту¬а¬ция, как бы промежуточная между опи¬сан¬ными. В этом слу-чае встает вопрос о выделении обо¬¬собленных групп, ре¬шение которого частo ока¬зы¬ва¬ет¬ся сложной проблемой и, заметим, большей частью не¬однозначно. Эта трудность связана с нетранзитивностью ко¬эф¬фи¬¬ци¬ен¬тов выборочной корреляции ?, что ведет к мно¬го¬ва¬ри¬ан¬тности результатов группирования. Анализ матрицы смежности G целесообразно начать с вы¬деления компонент связности. Если последние будут пол¬ны¬ми подграфами, то они одновременно будут счи-тать¬ся мак¬симальными. В этом случае имеем для вы¬бран¬ного по¬ро¬го¬вого значения ra однозначное разбиение мно¬жества А на классы связности. Здесь возможны два варианта продолжения анализа. Пер¬вый ориентируется на матрицу смежности G и вклю¬чает алгоритм нахождения полных подграфов. Друг¬ой ос¬но¬ван на применении коэффициентов Та¬ни¬мо¬то и описан в ра¬боте Р.Бонера [1969], его рас¬смот¬рим более подробно. На базе уже построенной матрицы G сформулируем мак¬симально обособленные группы. Для этого будем рас¬смат¬ривать матрицу G как совокупность таких р век¬торов g1, g2, ... gз , в которых gk = {g1k, g2k, ..., gnk}, и введем меру близости между парами подобных век¬то¬ров, ос-но¬ван¬ную на коэффициенте Танимото: , где CKK и CLL - количество единиц в векторах gk и gl, принадлежащих соответственно элементам аk и аl; CKL - количество совпадений по единицам. Полученные значения являются элементами новой матрицы S, отражающей согласованность нуль-еди¬нич¬ных векторов gk , k = 1, ..., р. Выбрав пороговое зна¬че¬ние ra (см. гл. 7, табл. 7.8), можно матрицу связей S снова транс¬фор¬мировать в матрицу смежности G(1) по правилу gkl(1) = 1, если skl > ra ; gkl (1) = 0, если skl < ra. Про¬цедуру пов¬то¬ря¬ют до получения групп с не¬об¬хо¬ди¬мой степенью обо¬соб¬лен¬ности

Индекс
Элементарные функции Линейные уравнения Нелинейные уравнения Случайные числа