ED-4.2-m11-1.0-Slajd7

Z Studia Informatyczne
Przejdź do nawigacjiPrzejdź do wyszukiwania

Funkcje kryterialne (2)

Funkcje kryterialne (2)


Przedstawimy obecnie pewną filozofię stojącą za wyborem funkcji kryterialnej dla problemu grupowania metodą iteracyjno-optymalizacyjną oraz przedstawimy przykładową funkcję kryterialną, którą można wykorzystać w procesie grupowania. Po pierwsze, zauważmy, że w procesie grupowania rozłącznego (tj. zakładamy, że wynikowe klastry mają być rozłączne) oczekujemy, że: klastry będą maksymalnie zwarte i będą maksymalnie rozłączne. W związku z tym wprowadzamy dwie miary pomocnicze, służące do oceny wyniku grupowania: odchylenie wewnątrzklastrowe (wc(C)) oraz odchylenie międzyklastrowe (bc(C)), gdzie C oznacza podział (grupowanie) obiektów pomiędzy k klastrów. Miarę odchylenia (wc(C)) wewnątrzklastrowego definiujemy jako sumę odległości obiektów od środków klastrów, do których obiekty należą. Odchylenie międzyklastrowe (bc(C)) definiujemy jako sumę odległości środków wszystkich par klastrów.


<< Poprzedni slajd | Spis treści | Następny slajd >>