informИнформатикаInformatics1816-03012617-6963UIIP NASBinform-100Research ArticleОБРАБОТКА СИГНАЛОВ, ИЗОБРАЖЕНИЙ, РЕЧИ, ТЕКСТА И РАСПОЗНАВАНИЕ ОБРАЗОВSIGNAL, IMAGE, SPEECH, TEXT PROCESSING AND PATTERN RECOGNITIONКЛАСТЕРНЫЕ СТРУКТУРЫ И ИХ ПРИМЕНЕНИЕ В ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОМ АНАЛИЗЕ ДАННЫХCLUSTER STRUCTURES AND THEIR APPLICATIONS IN DATA MININGКраснопрошинВ. В.KrasnoproshinV. V.Krasnoproshin@bsu.byРодченкоВ. Г.RodchankaV. G.rovar@mail.ruБелорусский государственный университетBelarus201601102016027177Copyright © Краснопрошин В.В., Родченко В.Г., 20162016Краснопрошин В.В., Родченко В.Г.Krasnoproshin V.V., Rodchanka V.G.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://inf.grid.by/jour/article/view/100

Вводится понятие кластерных структур, которые можно использовать для выявления и представления «скрытых знаний» в интеллектуальном анализе данных. Демонстрируется возможность применения кластерных структур для решения в автоматическом режиме задач распознавания образов с обучением.

A notion of cluster structures is introduced. These structures can be used to identify and present the hidden knowledge" in data mining. It demonstrates the use of cluster structures to address automatic pattern recognition with training.

ReferencesПаклин, Н.Б. Бизнес-аналитика: от данных к знаниям / Н.Б. Паклин, В.И. Орешков. – СПб. : Питер, 2013. – 704 с.Паклин, Н.Б. Бизнес-аналитика: от данных к знаниям / Н.Б. Паклин, В.И. Орешков. – СПб. : Питер, 2013. – 704 с.Загоруйко, Н.Г. Прикладные методы анализа данных и знаний / Н.Г. Загоруйко. – Новосибирск : ИМ СО РАН, 1999. – 270 с.Загоруйко, Н.Г. Прикладные методы анализа данных и знаний / Н.Г. Загоруйко. – Новосибирск : ИМ СО РАН, 1999. – 270 с.Журавлѐв, Ю.И. Распознавание. Математические методы. Программная система. Практические применения / Ю.И. Журавлѐв, В.В. Рязанов, О.В. Сенько. – М. : Фазис, 2006. –176 с.Журавлѐв, Ю.И. Распознавание. Математические методы. Программная система. Практические применения / Ю.И. Журавлѐв, В.В. Рязанов, О.В. Сенько. – М. : Фазис, 2006. –176 с.Краснопрошин, В.В. Система понятий в информатике / В.В. Краснопрошин, О.А. Маркова, А.Н. Вальвачев // Информатика. – 2007. – № 3. – С. 124–130.Краснопрошин, В.В. Система понятий в информатике / В.В. Краснопрошин, О.А. Маркова, А.Н. Вальвачев // Информатика. – 2007. – № 3. – С. 124–130.Методы и модели анализа данных: OLAP и Data Mining / А.А. Барсегян [и др.]. – СПб. : БХВ-Петербург, 2004. – 336 с.Методы и модели анализа данных: OLAP и Data Mining / А.А. Барсегян [и др.]. – СПб. : БХВ-Петербург, 2004. – 336 с.Дюк, В. Обработка данных на ПК в примерах / В. Дюк. – СПб. : Питер, 1997. – 240 с.Дюк, В. Обработка данных на ПК в примерах / В. Дюк. – СПб. : Питер, 1997. – 240 с.Классификация моделей представления знаний [Электронный ресурс]. – 2015. – Режим доступа : http://www.aiportal.ru/articles/knowledge-models/classification.html. – Дата доступа : 10.03.2015.Классификация моделей представления знаний [Электронный ресурс]. – 2015. – Режим доступа : http://www.aiportal.ru/articles/knowledge-models/classification.html. – Дата доступа : 10.03.2015.Neweel, A. Computer science as empirical inquiry: symbols and search / A. Neweel, H. Simon // Communications of the ACM. – 1976. – № 19(3). – P. 113–126.Neweel, A. Computer science as empirical inquiry: symbols and search / A. Neweel, H. Simon // Communications of the ACM. – 1976. – № 19(3). – P. 113–126.Люгер, Дж.Ф. Искусственный интеллект: стратегии и методы решения сложных проблем / Дж.Ф. Люгер. – М. : Изд. дом «Вильямс», 2005. – 864 c.Люгер, Дж.Ф. Искусственный интеллект: стратегии и методы решения сложных проблем / Дж.Ф. Люгер. – М. : Изд. дом «Вильямс», 2005. – 864 c.Хайкин, С. Нейронные сети: полный курс / С. Хайкин. – М. : Изд. дом «Вильямс», 2006. – 1104 c.Хайкин, С. Нейронные сети: полный курс / С. Хайкин. – М. : Изд. дом «Вильямс», 2006. – 1104 c.Краснопрошин, В.В. Проблема принятия решений по прецедентности: разрешимость и выбор алгоритмов / В.В. Краснопрошин, В.А. Образцов // Выбраныя навуковыя працы Беларускага дзяржаўнага ўніверсітэта. – Минск : БДУ, 2001. – Т. 6. – С. 285–311.Краснопрошин, В.В. Проблема принятия решений по прецедентности: разрешимость и выбор алгоритмов / В.В. Краснопрошин, В.А. Образцов // Выбраныя навуковыя працы Беларускага дзяржаўнага ўніверсітэта. – Минск : БДУ, 2001. – Т. 6. – С. 285–311.Алгоритмы: построение и анализ / Т. Кормен [и др.] ; пер. с англ. – 2-е изд. – М. : Изд. дом «Вильямс», 2005. – 1296 с.Алгоритмы: построение и анализ / Т. Кормен [и др.] ; пер. с англ. – 2-е изд. – М. : Изд. дом «Вильямс», 2005. – 1296 с.Розенфельд, Б.А. Многомерные пространства / Б.А. Розенфельд. – М. : Наука, 1966. – 647 с.Розенфельд, Б.А. Многомерные пространства / Б.А. Розенфельд. – М. : Наука, 1966. – 647 с.Задача классификации [Электронный ресурс]. – 2015. – Режим доступа : http://ru.wikipedia.org/wiki/Задача_классификации. – Дата доступа : 25.05.2015.Задача классификации [Электронный ресурс]. – 2015. – Режим доступа : http://ru.wikipedia.org/wiki/Задача_классификации. – Дата доступа : 25.05.2015.Гипотеза компактности [Электронный ресурс]. – 2015. – Режим доступа : htth://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=Гипотеза_компактности. – Дата доступа : 25.05.2015.Гипотеза компактности [Электронный ресурс]. – 2015. – Режим доступа : htth://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=Гипотеза_компактности. – Дата доступа : 25.05.2015.

The authors declare that there are no conflicts of interest present.