Анализ паттернов: порядково–инвариантная паттерн–кластеризация

Представлены новые алгоритмы выделения паттернов анализируемых наборов данных на основе методов порядково-фиксированной и порядково-инвариантной паттерн-кластеризации. Приведено описание предлагаемых методов и оценки вычислительной сложности. Рассмотрены примеры, демонстрирующие их особенности и поясняющие работу соответствующих процедур кластеризации. Сформулирована и доказана теорема о взаимосвязи кластеров, полученных в результате использования порядково-инвариантной паттерн-кластеризации с полными взвешенными орграфами. Этот результат делает возможным использование теории графов для исследования свойств полученных кластеров.