Нечетко-множественная кластеризация поступлений в московский бюджет от рынка наружной рекламы

Год/Year: 
2014
№: 
4
Начальная страница/First page: 
55
Название: 
Нечетко-множественная кластеризация поступлений в московский бюджет от рынка наружной рекламы
Title: 
Fuzzy clastering of the revenue in Moscow’s budget from the outdoor advertising
Краткое описание: 
В статье на основе методов интеллектуального анализа данных продемонстрирована взаимосвязь вероятностных и нечетко- множественных подходов к анализу и моделированию поступлений в московский бюджет от объектов наружной рекламы (ОНР). Представлена методика лингвистического анализа распределения поступлений в бюджет в виде аппроксимации гистограммы, сглаженной сдвигом полигауссовой модели. Рассмотрены основные этапы нечеткого логического вывода и кластеризации ОНР по критерию поступлений с помощью байесовского классификатора и метода главных компонент.
Short description: 
On the basis of Data Mining methods demonstrated the interrelation of probabilistic and fuzzy-set approaches to the analysis and modeling of revenue in the Moscow’s budget from the market of outdoor advertising objects. The technique of linguistic analysis for distribution of the revenue in Moscow’s budget in the form of poly-Gaussian approximation of the average shift histogram is presented. The content of the main stages of fuzzy inference and clustering of outdoor advertising objects by the revenue criterion using Bayesian classifi er and principal components analysis are examined.
Ключевые слова: 
Data Mining, преобразования Бокса – Кокса, диаграмма рассеяния, квазистатистики, экспоненциально взвешенные оценки Мешалкина, лингвистический анализ гистограммы, EM-алгоритм, байесовские оценки, нечеткий логический вывод, метод главных компонент.
Keywords: 
Data Mining, Box – Cox transformations, scatter plot, quasi-statistics, Meshalkin’s exponentially weighted estimates, linguistic analysis of histogram, EM-algorithm, Bayesian estimators, fuzzy inference, principal component analysis.
Полная версия/Full version: