|
|
|
|
ЛИТЕРАТУРА
|
|
| |
| 1. |
Гимади Э. Х., Кельманов А. В., Кельманова М. А., Хамидуллин С. А., “Апостериорное обнаружение в числовой последовательности квазипериодического фрагмента при заданном числе повторов”, Сиб. журн. индустр. математики, 9:1 (2006), 55–74    |
| 2. |
Долгушев А. В., Кельманов А. В., “К вопросу об алгоритмической сложности одной задачи кластерного анализа”, Дискрет. анализ и исслед. операций, 17:2 (2010), 39–45 |
| 3. |
Кельманов А. В., “Проблема off-line обнаружения повторяющегося фрагмента в числовой последовательности”, Тр. Ин-та математики и механики УрО РАН, 14, № 2, 2008, 81–88 |
| 4. |
Кельманов А. В., Михайлова Л. В., “Совместное обнаружение в квазипериодической последовательности заданного числа фрагментов из эталонного набора и ее разбиение на участки, включающие серии одинаковых фрагментов”, Журн. вычисл. математики и мат. физики, 46:1 (2006), 172–189 |
| 5. |
Кельманов А. В., Михайлова Л. В. Хамидуллин С. А., “Об одной задаче поиска упорядоченных наборов фрагментов в числовой последовательности”, Дискрет. анализ и исслед. операций, 16:4 (2009), 31–46 |
| 6. |
Кельманов А. В., Пяткин А. В., “О сложности одного из вариантов задачи выбора подмножества “похожих” векторов”, Докл. РАН, 421:5 (2008), 590–592 |
| 7. |
Кельманов А. В., Пяткин А. В., “Об одном варианте задачи выбора подмножества векторов”, Дискрет. анализ и исслед. операций, 15:5 (2008), 20–34 |
| 8. |
Кельманов А. В., Пяткин А. В., “О сложности некоторых задач поиска подмножеств векторов и кластерного анализа”, Журн. вычисл. математики и мат. физики, 49:11 (2009), 2059–2067 |
| 9. |
Кельманов А. В., Хамидуллин С. А., “Апостериорное обнаружение заданного числа одинаковых подпоследовательностей в квазипериодической последовательности”, Журн. вычисл. математики и мат. физики, 41:5 (2001), 807–820 |
| 10. |
Aloise D., Deshpande A., Hansen P., Popat P., NP-hardness of Euclidean sum-of-squares clustering, Les Cahiers du GERAD, G-2008-33, 2008, 4 pp. |
| 11. |
Aloise D., Hansen P., On the complexity of minimum sum-of-squares clustering, Les Cahiers du GERAD, G-2007-50, 2007, 12 pp. |
| 12. |
Anil K., Jain K., “Data clustering: 50 years beyond $k$-means”, Pattern Recognit. Lett., 31 (2010), 651–666 |
| 13. |
Edwards A. W. F., Cavalli-Sforza L. L., “A method for cluster analysis”, Biometrics, 21 (1965), 362–375 |
| 14. |
Garey M. R., Johnson D. S., Computers and intractability: a guide to the theory of NP-completeness, Freeman, San Francisco, 1979, 314 pp. |
| 15. |
Inaba M., Katch N., Imai H., “Applications of weighted Voronoi diagrams and randomization to variance-based clustering”, Proc. 10th Ann. Symp. Comput. Geom. (Stony Brook, New York, June 06–08, 1994), ACM Press, Stony Brook, New York, NY, 1994, 332–339 |
| 16. |
Kel'manov A. V., Jeon B., “A posteriori joint detection and discrimination of pulses in a quasiperiodic pulse train”, IEEE Trans. Signal Processing, 52:3 (2004), 645–656  |
| 17. |
Kel'manov A. V., Khamidullin S. A., “An algorithm for recognition of a vector alphabet generating a sequence with a quasi-periodic structure”, Pattern Recognition Image Anal., 20:4 (2010), 451–458 |
| 18. |
Mahajan M., Nimbhorkar P., Varadarajan K., “The planar $k$-means problem is NP-hard”, Theor. Comput. Sci., 442 (2012), 13–21 |
| 19. |
MacQueen J. B., “Some methods for classification and analysis of multivariate observations”, Proc. 5th Berkeley Symp. Math. Statist. Probab. (California, Berkeley, June 21 – July 18, 1965; December 27, 1965 – January 7, 1966), v. 1, University of California Press, Berkeley, California, 1967, 281–297 |
| 20. |
Rao M., “Cluster analysis and mathematical programming”, J. Amer. Stat. Assoc., 66 (1971), 622–626 |
