Тип публикации: статья из журнала
Год издания: 2026
Ключевые слова: cluster analysis, small dataset, k-means algorithm, silhouette score, Davies-Bouldin index, Calinski-Harabasz index, Weighted clustering, кластерный анализ, малая выборка, алгоритм K-средних, взвешенная кластеризация
Аннотация: Выполнен сравнительный анализ алгоритмов кластеризации малых высокоразмерных психометрических выборок. Качество оценено по Silhouette, Davies-Bouldin и Calinski-Harabasz. Предложено адаптивное взвешивание признаков, повышающее структурированность, улучшающее метрики внутренней валидности при ограниченном числе наблюдений. A comparaПоказать полностьюtive analysis of clustering algorithms for small high-dimensional psychometric datasets is presented. Cluster quality was assessed using Silhouette, Davies-Bouldin, and Calinski-Harabasz indices. An adaptive feature-weighting approach is proposed, improving cluster structure and internal validity metrics under limited sample size.
Журнал: Системы управления и информационные технологии
Выпуск журнала: № 1
Номера страниц: 89-95
ISSN журнала: 17295068
Место издания: Воронеж
Издатель: Воронежский государственный технический университет