Data dimensionality reduction and evaluation of clusterization quality in the problems of analysis of composition of multi-component solutionsстатья

Информация о цитировании статьи получена из Scopus
Статья опубликована в журнале из списка Web of Science и/или Scopus
Дата последнего поиска статьи во внешних источниках: 27 января 2016 г.

Работа с статьей


[1] Data dimensionality reduction and evaluation of clusterization quality in the problems of analysis of composition of multi-component solutions / K. A. Gushchin, S. A. Burikov, T. A. Dolenko et al. // Optical Memory and Neural Networks (Information Optics). — 2015. — Vol. 24, no. 3. — P. 218–224. This paper presents the results of search for optimal combination of a method of data dimensionality reduction and a clusterization algorithm, for analysis of an array of Raman spectra of multicomponent solutions of inorganic salts. The most informative criterion of evaluation of the quality of the obtained clusterization is presented. It is shown that application of special algorithms in combination with methods of dimensionality reduction improves the quality and increases the stability of solution of the clusterization problem. [ DOI ]

Публикация в формате сохранить в файл сохранить в файл сохранить в файл сохранить в файл сохранить в файл сохранить в файл скрыть