Издательство СО РАН

Издательство СО РАН

Адрес Издательства СО РАН: Россия, 630090, а/я 187
Новосибирск, Морской пр., 2

soran2.gif

Baner_Nauka_Sibiri.jpg


Яндекс.Метрика

Array
(
    [SESS_AUTH] => Array
        (
            [POLICY] => Array
                (
                    [SESSION_TIMEOUT] => 24
                    [SESSION_IP_MASK] => 0.0.0.0
                    [MAX_STORE_NUM] => 10
                    [STORE_IP_MASK] => 0.0.0.0
                    [STORE_TIMEOUT] => 525600
                    [CHECKWORD_TIMEOUT] => 525600
                    [PASSWORD_LENGTH] => 6
                    [PASSWORD_UPPERCASE] => N
                    [PASSWORD_LOWERCASE] => N
                    [PASSWORD_DIGITS] => N
                    [PASSWORD_PUNCTUATION] => N
                    [LOGIN_ATTEMPTS] => 0
                    [PASSWORD_REQUIREMENTS] => Пароль должен быть не менее 6 символов длиной.
                )

        )

    [SESS_IP] => 13.58.161.115
    [SESS_TIME] => 1732187577
    [BX_SESSION_SIGN] => 9b3eeb12a31176bf2731c6c072271eb6
    [fixed_session_id] => 7783e891710b174d2fab4ba35cd31f34
    [UNIQUE_KEY] => 1def5dbdbbb8bfd1152b14385b298ff2
    [BX_LOGIN_NEED_CAPTCHA_LOGIN] => Array
        (
            [LOGIN] => 
            [POLICY_ATTEMPTS] => 0
        )

)

Поиск по журналу

Автометрия

2011 год, номер 3

АНСАМБЛЕВЫЙ АЛГОРИТМ КЛАСТЕРИЗАЦИИ БОЛЬШИХ МАССИВОВ ДАННЫХ

И. А. Пестунов1, В. Б. Бериков2, Е. А. Куликова1, С. А. Рылов1
1 Учреждение Российской академии наук Институт вычислительных технологий Сибирского отделения РАН
2 Учреждение Российской академии наук Институт математики им. С. Л. Соболева Сибирского отделения РАН
pestunov@ict.nsc.ru, berikov@math.nsc.ru, budkinaea@mail.ru, rylovs@mail.ru
Ключевые слова: ансамблевый алгоритм кластеризации, сеточный подход, большие массивы данных
Страницы: 49-58

Аннотация

Предложен и теоретически обоснован ансамблевый алгоритм кластеризации ECCA (Ensemble of Combined Clustering Algorithms) для обработки больших массивов данных. Представлены результаты экспериментального исследования алгоритма на модельных и реальных данных, подтверждающие его эффективность.