Авторы: Серга Э.Н.
Год: 2013
Номер: 12
Страницы: 112-123
Аннотация
Предлагается новый метод кластерного анализа, позволяющий производить разбиение массива данных на подмножества по принципу неоднородности. Численные эксперименты показали, что результаты кластеризации на примере температуры поверхности океана с помощью данного метода находят хорошее физическое обоснование.
Теги: кластер; критерий; однородность; омега-квадрат; температура поверхности воды
Список литературы
- Атлас океанов. Атлантический и Индийский океаны/ Под ред. С.Г. Горшкова. – Л: Изд.ГУНИО, 1977.
- Большев Л.Н., Смирнов Н.В. Таблицы математической статистики. – М.: Наука, 1983. – 416 с.
- Загоруйко Н. Г. Прикладные методы анализа данных и знаний. — Новосибирск: ИМ СО РАН, 1999. – 318 с.
- Крамер Г. Математические методы статистики.: Пер. с англ.-2-е изд.- М,1975. – 325 с.
- Кулаичев А. П. Методы и средства комплексного анализа данных. — М: ИНФРА- М, 2006. – 276 с.
- Лагутин М. Б. Наглядная математическая статистика. — М.: П-центр, 2003. – 347 с.
- Лемешко Б. Ю., Горбунова А. А., Лемешко С. Б., Постовалов С. Н., Рогожников А. П., Чимитова Е. В. Компьютерное моделирование и исследование вероятностных закономерностей // Вестн. Том. гос. ун-та. Управление, вычислительная техника и информатика. 2013. №1. С.74-85.
- Лемешко Б.Ю., Лемешко С.Б. О сходимости распределений статистик и мощности критериев однородности Смирнова и Лемана-Розенблатта // Измерительная техника. 2005. № 12. С. 9-14.
- Лемешко Б.Ю., Лемешко С.Б., Миркин Е.П. Исследование критериев проверки гипотез, используемых в задачах управления качеством // Материалы VII международной конференции “Актуальные проблемы электронного приборостроения” АПЭП-2004. Новосибирск, 2004. – Т. 6. – С. 269-272.
- Лемешко Б.Ю., Миркин Е.П. Критерии Бартлетта и Кокрена в измерительных задачах при вероятностных законах, отличающихся от нормального // Измерительная техника. 2004. № 10. – С. 10-16.
- Лемешко Б.Ю., Помадин С.С. Проверка гипотез о математических ожиданиях и дисперсиях в задачах метрологии и контроля качества при вероятностных законах, отличающихся от нормального // Метрология. 2004. – № 3.- С.3-15.
- Мандель И. Д. Кластерный анализ. — М.: Финансы и Статистика, 1988. – 339 с.
- Орлов А.И. О применении статистических методов в медико-биологических исследованиях. — М.: «Вестник Академии наук СССР», 1987.№2. С. 88-94.
- Орлов А.И. О проверке однородности двух независимых выборок // Заводская лаборатория. – 2003. – Т.69. №.1. – С.55-60.
- Орлов А.И. Прикладная статистика. — М.: «Экзамен», 2006. – 671 с.
- Орлов А.И. Состоятельные критерии проверки абсолютной однородности независимых выборок // «Заводская лаборатория. Диагностика материалов». — 2012.Т.78. №.11. – С.66-70.
- Райзин Дж. Вэн. Классификация и кластер. — М.: Мир, 1980. – 244 с.
- Серга Э.Н. Универсальный адаптивный итерационный метод кластерного анализа // Міжвідомчий науковий зб. України: Метеорологія, кліматологія та гідрологія. – 2003. – Вип.47. – С.83-89.
- Служба данных ЕСMWF ERA-40 [Електронний ресурс].- Режим доступа к журналу.: http://www.ecmwf.int/products/data.
- Смирнов Н.В. Оценка расхождения между эмпирическими кривыми распределения в двух независимых выборках // Бюллетень МГУ, серия А. – 1939. – Т.2. №2. – С.3-14.
- Уиллиамс У.Т., Ланс Д.Н. Методы иерархической классификации // Статистические методы для ЭВМ / Под ред. М. Б. Малютов. — М.: Наука, 1986. — С. 269–301.
- Школьний Є.П., Лоєва І.Д., Гончарова Л.Д. Обробка та аналіз гідрометеорологічної информації: Підручник.- К.: Міносвіти України, 1999. – 600 с.
- Jain A., Murty M., Flynn P. Data clustering: A review // ACM Computing Surveys. — 1999. — Vol. 31, no. 3. — Pp. 264–323.
- Lance G. N., Willams W. T. A general theory of classification sorting strategies. 1. hierarchical systems // Comp. J. — 1967. — no. 9. — Pp. 373–380.
- Lehmann E.L. Consistency and unbiasedness of certain nonparametric tests / Ann. Math. Statist. – 1951. V.22. № 1. – P.165-179.
- Rosenblatt M. Limit theorems associated with variants of the von Mises statistic // Ann. Math. Statist. – 1952. V.23. – P.617-623.