Рис. 4. Пример комплексного изображения ГИС
и самоорганизации системы. Кластеризация предназначена для разби-
ения совокупности объектов на однородные группы (кластеры или
классы). Если данные выборки представить как точки в признаковом
пространстве, то задача кластеризации сводится к определению сгу-
щений точек. В отличие от задач классификации, кластерный анализ
не требует априорных предположений о наборе данных, не наклады-
вает ограничения на представление исследуемых объектов, позволяет
анализировать показатели различных типов данных. Критерием для
определения схожести и различия кластеров является расстояние меж-
ду точками на диаграмме рассеивания.
Сущность метода формирования целевых кластеров заключается в
следующем.
Дано
:
1) объект, интересующий потребителя;
2) требования по качеству предоставляемой информации, опреде-
ляющие способ реализации кластеров — одиночный, групповой и т.д.;
3) множество датчиков информации
D
=
{
d
1
, . . . , d
n
}
, т.е. отдель-
ных КА, кластеров КА, способных предоставить информацию о за-
данном объекте;
4) набор параметров, характеризующих состояние датчика инфор-
мации и его возможности по выполнению задачи
d
1
=
{
g
1
, . . . , g
m
}
,
(например, координат датчика, параметров его целевой аппаратуры,
технического состояния, ожидаемого времени выполнения задачи).
44 ISSN 0236-3933. Вестник МГТУ им. Н.Э. Баумана. Сер. “Приборостроение”. 2011. № 4
