/ M. G. Sadovsky, E. Y. Bushmelev, A. N. Ostylovsky // J. Sib. Fed. Univ. Math. Phys. - 2017. - Vol. 10, Is. 4. - P443-449, DOI 10.17516/1997-1397-2017-10-4-443-449
. - ISSN 1997-1397
Аннотация: New method is proposed to identify clusters in datasets. The method is based on a sequential elimination of the longest distances in dataset, so that the relevant graph looses some edges. The method stops when the graph becomes disconnected. © Siberian Federal University. All rights reserved.
Scopus,
Смотреть статью,
WOS
Держатели документа:
Institute of computational modelling SB RAS, Akademgorodok, 50/44, Krasnoyarsk, Russian Federation
Institute of Mathematics and Computer Science, Siberian Federal University, Svobodny, 79, Krasnoyarsk, Russian Federation
Доп.точки доступа:
Sadovsky, M. G.; Bushmelev, E. Y.; Ostylovsky, A. N.
Труды сотрудников ИВМ СО РАН
w10=
Найдено документов в текущей БД: 3
How to detect topology of a manifold to approximate multidimensional data
/ M. G. Sadovsky, A. N. Ostylovsky // Applied Methods of Statistical Analysis : Novosibirsk State Technical University, 2017. - 4th International Workshop Applied Methods of Statistical Analysis Nonparametric Methods in Cybernetics and System Analysis, AMSA 2017, ) Conference code: 139508. - P204-210
. -
Аннотация: New method is proposed to identify topology of a low-dimensional mani-fold approximating multidimensional datasets. The method is based on the implementation of the compliment for the discrete set of data. Some essential properties and constraints of the method are discussed. New method is proposed to identify clusters in datasets. The method is based on a sequential elimination of the longest distances in dataset, so that the relevant graph looses some edges. The method stops when the graph becomes disconnected. © Novosibirsk State Technical University, 2017.
Scopus
Держатели документа:
Institute of computational modelling SB RAS, Krasnoyarsk, Russian Federation
Siberian federal university, Krasnoyarsk, Russian Federation
Доп.точки доступа:
Sadovsky, M. G.; Ostylovsky, A. N.
Аннотация: New method is proposed to identify topology of a low-dimensional mani-fold approximating multidimensional datasets. The method is based on the implementation of the compliment for the discrete set of data. Some essential properties and constraints of the method are discussed. New method is proposed to identify clusters in datasets. The method is based on a sequential elimination of the longest distances in dataset, so that the relevant graph looses some edges. The method stops when the graph becomes disconnected. © Novosibirsk State Technical University, 2017.
Scopus
Держатели документа:
Institute of computational modelling SB RAS, Krasnoyarsk, Russian Federation
Siberian federal university, Krasnoyarsk, Russian Federation
Доп.точки доступа:
Sadovsky, M. G.; Ostylovsky, A. N.
332.14
M39
M39
Mathematical Modelling of KrasnoyarskTransportation Web: Preliminary Results
[Text] : статья / Michael G. Sadovsky [et al.] // Журнал Сибирского федерального университета. Серия: Математика и физика. - 2018. - Т. 11, № 4. - P438-448, DOI 10.17516/1997-1397-2018-11-4-438-448
. - ISSN 1997-1397
Перевод заглавия: Математическое моделирование красноярской транспортной сети: предварительные результаты
Кл.слова (ненормированные):
graph -- power -- графы -- степень вершины -- connectivity -- bridges -- separation -- связность -- мосты -- разделимость
Аннотация: Graph-based model of Krasnoyarsk transportation web is proposed, with high resolution degree. Some preliminaryresults towardsthepropertiesofthewebareconsidered.Inparticular,itis shownthetraffic mapping has unimodalpattern andconcentrates around Kommunalny bridge.
Рассмотрена модель транспортной сети Красноярска на основе графового представления, имеющая высокую степень разрешения. Представлены и проанализированы некоторые свойства этой сети. В частности, показано, что городской трафик имеет унимодальное (по плотности) распределение с центром вокруг Коммунального моста.
РИНЦ
Держатели документа:
Institute of Computational Modelling SB RAS
Institute of Economics, Management and Environmental Studies Siberian Federal University
Доп.точки доступа:
Sadovsky, Michael G.; Садовский Михаил Г.; Bukharova, Eugenia B.; Бухарова Евгения Б.; Tokarev, Alexej V.; Токарев Алексей В.; Yakubailik, Oleg E.; Якубайлик Олег Э.
Перевод заглавия: Математическое моделирование красноярской транспортной сети: предварительные результаты
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
graph -- power -- графы -- степень вершины -- connectivity -- bridges -- separation -- связность -- мосты -- разделимость
Аннотация: Graph-based model of Krasnoyarsk transportation web is proposed, with high resolution degree. Some preliminaryresults towardsthepropertiesofthewebareconsidered.Inparticular,itis shownthetraffic mapping has unimodalpattern andconcentrates around Kommunalny bridge.
Рассмотрена модель транспортной сети Красноярска на основе графового представления, имеющая высокую степень разрешения. Представлены и проанализированы некоторые свойства этой сети. В частности, показано, что городской трафик имеет унимодальное (по плотности) распределение с центром вокруг Коммунального моста.
РИНЦ
Держатели документа:
Institute of Computational Modelling SB RAS
Institute of Economics, Management and Environmental Studies Siberian Federal University
Доп.точки доступа:
Sadovsky, Michael G.; Садовский Михаил Г.; Bukharova, Eugenia B.; Бухарова Евгения Б.; Tokarev, Alexej V.; Токарев Алексей В.; Yakubailik, Oleg E.; Якубайлик Олег Э.