Разработка ансамбля алгоритмов кластеризации на основе изменяющихся метрик расстояний (Development of the Clustering Algorithms Ensemble Based on Varying Distances Metrics)

В настоящее время происходит активное накопление данных большого объёма в различных информационных средах, таких как социальные, корпоративные, научные и другие. Интенсивное использование больших данных в различных областях стимулирует повышенный интерес исследователей к развитию методов и средств обработки и анализа массивных данных огромных объёмов и значительного многообразия. Одним из перспективных направлений в аналитике интенсивных данных является кластерный анализ, который позволяет решить такие задачи как, сокращение размерности исходного набора данных, выявление паттернов и т.д. В данной статье авторами предлагается ансамбль алгоритмов кластеризации, состоящий из базовых алгоритмов K-means, отличающихся по одному параметру метрике расстояния между объектами. Для оценки работы разработанного ансамбля использованы открытые данные архива UCI.