Алгоритм кластеризации по Гюстафсону-Кесселю
Форум — Development
Наверное вопрос не по теме, но если кто реализовывал сабж, то подскажите. Проблема очень простая: В алгоритме есть шаг на котором вычисляются расстояния между элементами и центрами кластеров. Так вот при вычислении этих расстояний нужно считать определитель и обратную матрицу для ковариационной матрицы (считается на предыдущих шагах). Это расстояние называется взвешенным расстоянием Махаланобиса. Вопрос вот в чём: Ведь не у каждой квадратной матрицы есть обратная!!! Что делать в этом случае??? Я нигде не смог найти информации об этом, а ведь такую матрицу мы получим если в наборе входных данных (векторов) один из атрибутов (координат) будет одинаковым для всех данных! P.S. Эта проблема есть только в алгоритме кластеризации по Г-К. В fuzzy C-means например всё проще - там матрица всегда единичная. Но fuzzy C-means строит сферы, что слишком огрубляет результаты. А ГК строит эллипсойды!