Кластеризация (или кластерный анализ) — это задача разбиения множества объектов на группы, называемые кластерами. Внутри каждой группы должны оказаться «похожие» объекты, а объекты разных группы должны быть как можно более отличны. Главное отличие кластеризации от классификации состоит в том, что перечень групп четко не задан и определяется в процессе работы алгоритма.
Применение кластерного анализа в общем виде сводится к следующим этапам:
Отбор выборки объектов для кластеризации.
Определение множества переменных, по которым будут оцениваться объекты в выборке. При необходимости – нормализация значений переменных.
Вычисление значений меры сходства между объектами.
Применение метода кластерного анализа для создания групп сходных объектов (кластеров).
1)Составьте программу, которая находит большее из двух введенных с клавиатуры чисел a, b и выводит его на экран. Числа 7 и 9 var a,b : integer; begin write('Enter a: '); read(a); write('Enter b: '); read(b); if a>b then writeln(a) else writeln(b); end. 2) Составьте программу, которая находит меньшее из трёх введенных чисел a, b, c и выводит его на экран. Числа 10, 4 и 9 var a,b,c : integer; begin write('Enter a: '); read(a); write('Enter b: '); read(b); write('Enter c: '); read(c); if (a<b) and (b<c) then writeln(a); if (b<c) and (c<a) then writeln(b) else writeln(c); end. 3) Составьте программу определяющую, является ли введенное с клавиатуры целое число кратным 3. var a: integer; begin write('Enter a: '); read(a); if (a mod 3) = 0 then writeln('Кратно') else writeln('Не кратно'); end.
Понятие кластеризации
Кластеризация (или кластерный анализ) — это задача разбиения множества объектов на группы, называемые кластерами. Внутри каждой группы должны оказаться «похожие» объекты, а объекты разных группы должны быть как можно более отличны. Главное отличие кластеризации от классификации состоит в том, что перечень групп четко не задан и определяется в процессе работы алгоритма.
Применение кластерного анализа в общем виде сводится к следующим этапам:
Отбор выборки объектов для кластеризации.
Определение множества переменных, по которым будут оцениваться объекты в выборке. При необходимости – нормализация значений переменных.
Вычисление значений меры сходства между объектами.
Применение метода кластерного анализа для создания групп сходных объектов (кластеров).
Представление результатов анализа.
Объяснение: