Abstract

Работа посвящена задаче оценки близости многомерных объектов, признаки которых измеряются в разных шкалах, а обрабатываемые данные имеют большую размерность и содержат специфические тек-стовые поля и пропуски. К данным с такими специфическими особенностями не применимы непосредст-венно классические алгоритмы кластеризации и классификации. Предложена обобщенная метрика в мно-гомерном пространстве таких объектов, которая позволяет строить алгоритмы кластеризации, класси-фикации и ассоциации, основанные на ней, с использованием классических методов.

Authors and Affiliations