Национальный цифровой ресурс Руконт - межотраслевая электронная библиотека (ЭБС) на базе технологии Контекстум (всего произведений: 634928)
Контекстум
Руконтекст антиплагиат система
Прикладная информатика / Journal of Applied Informatics  / №1 2006

Технология кластерного анализа финансовых показателей банков (150,00 руб.)

0   0
Первый авторКлючников
Страниц10
ID445456
АннотацияВ связи с многоплановостью и сложностью наблюдаемых социально- э кономических явлений и процессов данные о них носят многомерный и разнотипный характер. В этих условиях выходят на первый план проблемы построения группировок и классификаций по многомерным данным, причем появляется возможность оптимизации этого построения с точки зрения наибольшего соответствия получаемого результата поставленной конечной цели классификации.
Ключников, М.В. Технология кластерного анализа финансовых показателей банков / М.В. Ключников // Прикладная информатика / Journal of Applied Informatics .— 2006 .— №1 .— С. 41-50 .— URL: https://rucont.ru/efd/445456 (дата обращения: 30.04.2024)

Предпросмотр (выдержки из произведения)

ПРИКЛАДНАЯ ИНФОРМАТИКА № 1 2006 М. В. Ключников Технология кластерного анализа финансовых показателей банков В связи с многоплановостью и сложностью наблюдаемых социальноэкономических явлений и процессов данные о них носят многомерный и разнотипный характер. <...> В этих условиях выходят на первый план проблемы построения группировок и классификаций по многомерным данным, причем появляется возможность оптимизации этого построения с точки зрения наибольшего соответствия получаемого результата поставленной конечной цели классификации. <...> По способу формирования однородных групп следует различать две основные системы классификации. <...> При втором способе — многомерной классификации — объекты, образующие группы, могут иметь различные значения классификационных признаков. <...> Первый способ сводится по существу к методу комбинационной группировки, которой принадлежит большая роль в комплексном статистическом исследовании явлений. <...> Однако, по мере роста объемов перерабатываемой информации и, в частности, числа классифицируемых объектов и характеризующих их признаков применение комбинационных группировок становится невозможным, поскольку чрезмерное дробление информации при построении комбинационных таблиц затрудняет проявление закономерностей IT-бизнес Анализ бизнеса явлений и тем самым не позволяет выявить одновременно влияния всего комплекса причин. <...> Все это потребовало поиска новых принципов группировок, отличных от классических и снимающих указанные выше ограничения, а именно разработки многомерной группировки. <...> Данная задача, когда группы образуются по любому числу признаков, может быть решена одним из методов многомерной классификации — кластерным анализом. <...> 1 j . . xx x nk . . . . . . nn . j   . . . . . . ik     Решение этой задачи заключается в определении естественного расслоения исходных наблюдений на четко выраженные кластеры, лежащие друг от друга на некотором расстоянии. <...> Каждая <...>