Библиографическое описание:Сравнительный анализ методов кластеризации на малой выборке для сегментации профессиональных групп : научное издание / А. А. Ступина, В. С. Осипов, И. С. Замулин, Е. М. Кузьмин. - Текст : непосредственный // Системы управления и информационные технологии. - 2026. - № 1. - С. 89-95. - ISSN 1729-5068.
Аннотация:Выполнен сравнительный анализ алгоритмов кластеризации малых высокоразмерных психометрических выборок. Качество оценено по Silhouette, Davies-Bouldin и Calinski-Harabasz. Предложено адаптивное взвешивание признаков, повышающее структурированность, улучшающее метрики внутренней валидности при ограниченном числе наблюдений.
A comparative analysis of clustering algorithms for small high-dimensional psychometric datasets is presented. Cluster quality was assessed using Silhouette, Davies-Bouldin, and Calinski-Harabasz indices. An adaptive feature-weighting approach is proposed, improving cluster structure and internal validity metrics under limited sample size.
Издательство:Воронежский государственный технический университет, Воронеж
Источник:Системы управления и информационные технологии
Выпуск:№ 1
Номера страниц:89-95
Держатель оригинала документа:Сибирская пожарно-спасательная академия ГПС МЧС России, Сибирский государственный университет науки и технологий им. М.Ф. Решетнева, Хакасский государственный университет им. Н.Ф. Катанова
Количество экземпляров:
Твёрдая копия издания отсутствует в фонде библиотеки
