Введение
ГЛАВА 1. Анализ методов и систем кластеризации фактографических данных 12
1.1. Основные определения 12
1.2. Методы кластеризации 12
1.2.1. Классификация методов кластерного анализа 12
1.2.3. Сравнение методов кластеризации 14
1.3. Сравнение аналитических программных комплексов 17
1.4. Предметная область исследования 19
1.4.1. Структура рынка ценных бумаг 20
1.4.2. Виды ценных бумаг г. 22
1.4.3. Участники рынка ценных бумаг 23
1.4.4. Брокерская деятельность профессионального участника рынка ценных бумаг 26
1.4.5. Основные характеристики предметной области исследования 28
1.5. Постановка задачи адаптивной кластеризации 29
1.6. Выводы 34
ГЛАВА 2. Исследование и адаптация существующих методик кластеризации фактографических данных 35
2.1. Формализованная модель предметной области 35
2.2. Методика адаптивной кластеризации 40
2.3. Выбор метода кластеризации 42
2.3.1. Выбор метода на основе рекомендаций 44
2.3.2. Выбор метода на основе критериев 45
2.3.3. Выбор метода по общему алгоритму 50
2.4. Адаптация методов кластеризации 50
2.4.1. Параметрическая настройка методов кластеризации 50
2.4.2. Адаптация методов кластеризации к предметной области 52
2.5. Оценка кластеризации 56
2.6. Выводы 59
ГЛАВА 3. Адаптивная кластеризация фактографических данных смешанного типа. 60
3:1. Базовые принципы метода AD АКБ 60
3.2. Входные данные метода ADAKL 61
3.3. Описание метода ADAKL 63
3.4. Способы построения минимальных остовных деревьев 68
3.5. Адаптация метода к предметной области 69
3.6. Аналитическая оценка сложности метода 70
3.7. Докластеризация исходных данных в процессе исследования 73
3.8. Аналитическая оценка сложности докластеризации 76
3.9. Достоинства и недостатки адаптивной кластеризации 77
3.10. Обоснование локального критерия оценки качества разбиения 78
3.11. Выводы 81
ГЛАВА 4. Программный комплекс адаптивной кластеризации 84
4.1. Общее описание 84
4.1.1. Цель, назначение и область применения разработки 84
4.1.2. Функциональные возможности программного решения 84
4.1.3. Описание сущностей и их атрибутов 86
4.2. Основные алгоритмы. 97
4.2.1. Алгоритмы построения минимальных остовных деревьев 97
4.2.2. Алгоритм вычисления среднего значения атрибута символьного типа- 99
4.3. Форматы выходных данных 99L
4.4. Интерфейс взаимодействия с пользователем .102
4.4.1. Граф диалога пользовательского интерфейса 102
4.5. Описание эксперимента 102
4.5.1. Описание сравнительных исследований 102
4.5.2. Анализ результатов сравнительных исследований 107
4.5.3. Описание оценочных исследований 108
4.6. Выводы 115
Заключение 116
Список литературы 118
