ОПРЕДЕЛЕНИЕ ЕВКЛИДОВОГО РАССТОЯНИЯ МЕЖДУ ЧРЕЗВЫЧАЙНЫМИ СИТУАЦИЯМИ НА ЖЕЛЕЗНОДОРОЖНОМ ТРАНСПОРТЕ ПРИ КЛАСТЕРНОМ АНАЛИЗЕ
Keywords:
евклидово расстояние, чрезвычайные ситуации, железнодорожный транспорт, кластерный анализ, расстояние, степень близости, квадрат евклидового расстояния, «взвешенное» евклидово расстояниеAbstract
В работе проанализирована возможность применения технологий Data Mining при анализе чрезвычайных ситуаций на железнодорожном транспорте. Формализована задача кластерного анализа, выявлены основные проблемы определения расстояния между чрезвычайными ситуациями при таком анализе. Определены понятия обычного, «взвешенного» и квадрата евклидова расстояния между чрезвычайными ситуациями на железнодорожном транспорте.References
1. Савчук Т. О. Використання ієрархічних методів кластеризації для аналізу надзвичайних ситуацій на
залізничному транспорті / Т. О. Савчук, С. І. Петришин // Міжнародний науково-технічний журнал
«Вимірювальна та обчислювальна техніка в технологічних процесах» (м. Хмельницький) – 2009. – №1 – C.193
– 198.
2. Барсегян А. А. Методы и модели анализа данных: OLAP и Data Mining. / А. А. Барсегян, М. С. Куприянов,
В. В. Степаненко, И. И. Холод – СПб.: БХВ-Петербург, 2004. – 336 с.
3. Савчук Т. О. Порівняльний аналіз використання методів кластеризації для ідентифікації надзвичайних
ситуацій на залізничному транспорті / Т. О. Савчук, С. І. Петришин // Наукові праці Донецького національного
технічного університету. – Серія «Інформатика, кібернетика і обчислювальна техніка». – 2010. – Випуск
11(134). – С. 135 – 141.
4. Айвазян С. А. Прикладная статистика: Классификация и снижение размерности. / С. А. Айвазян,
В. М. Бухштабер, И. С. Енюков. – М.: Финансы и статистика, 1989. – 607 с.
5. Мандель И. Д. Кластерный анализ. / И. Д. Мандель. – М.: Финансы и статистика, 1988. – 176с.
6. Дюран Б. Кластерный аналіз / Б. Дюран, П. Одел.; пер. с англ. – М.: Статистика, 1977. – 128 с.
залізничному транспорті / Т. О. Савчук, С. І. Петришин // Міжнародний науково-технічний журнал
«Вимірювальна та обчислювальна техніка в технологічних процесах» (м. Хмельницький) – 2009. – №1 – C.193
– 198.
2. Барсегян А. А. Методы и модели анализа данных: OLAP и Data Mining. / А. А. Барсегян, М. С. Куприянов,
В. В. Степаненко, И. И. Холод – СПб.: БХВ-Петербург, 2004. – 336 с.
3. Савчук Т. О. Порівняльний аналіз використання методів кластеризації для ідентифікації надзвичайних
ситуацій на залізничному транспорті / Т. О. Савчук, С. І. Петришин // Наукові праці Донецького національного
технічного університету. – Серія «Інформатика, кібернетика і обчислювальна техніка». – 2010. – Випуск
11(134). – С. 135 – 141.
4. Айвазян С. А. Прикладная статистика: Классификация и снижение размерности. / С. А. Айвазян,
В. М. Бухштабер, И. С. Енюков. – М.: Финансы и статистика, 1989. – 607 с.
5. Мандель И. Д. Кластерный анализ. / И. Д. Мандель. – М.: Финансы и статистика, 1988. – 176с.
6. Дюран Б. Кластерный аналіз / Б. Дюран, П. Одел.; пер. с англ. – М.: Статистика, 1977. – 128 с.
Downloads
-
PDF (Русский)
Downloads: 189
Abstract views: 165
How to Cite
Савчук, Т. А., and С. И. Петришин. “ОПРЕДЕЛЕНИЕ ЕВКЛИДОВОГО РАССТОЯНИЯ МЕЖДУ ЧРЕЗВЫЧАЙНЫМИ СИТУАЦИЯМИ НА ЖЕЛЕЗНОДОРОЖНОМ ТРАНСПОРТЕ ПРИ КЛАСТЕРНОМ АНАЛИЗЕ”. Научные труды Винницкого национального технического университета, no. 3, Nov. 2011, https://trudy.vntu.edu.ua/index.php/trudy/article/view/220.
Issue
Section
Информационные технологии и компьютерная техника
