O’zbekiston respublikasi aloqa, axborotlashtirish va telekommunikasiya texnologiyalari davlat qo`mitasi

2.
 
Klasterizatsiya algoritmlarida qo’llaniladigan masofaga asoslangan 
yaqinlik darajasining o’lchovi 
Ob‘ektlar orasidagi masofa 
m
R
o‘chovli fazodagi nuqtalar ko‘rinishida 
ifodalanishini faraz qiladi. Bu holda masofani hisoblash uchun turli usullardan 
foydalanish mumkin. Quyida qaraladigan daraja kirish o‘zgaruvchilari 
fazosidagi ikki nuqta orasidagi masofani aniqlaydi.
Quyidagi belgilashlardan foydalanamiz: 
- 
m
Q
R
X
ma‘lumotlar to‘plami bo‘lib, 
o‘lchovli haqiqiy fazoning 
qism to‘plami. 
- 
Q
i
i
i
X
x
x
x
m
)
,....,
(
1
,
Q
i
,
1
- ma‘lumotlar to‘plamining 
elementlari. 
- 
Q
i
i
i
i
x
x
x
x
Q
S
1
)
)(
(
1
m
m
o‘lchovli kovariatsion matritsa. 
Endi bizga ancha ma‘lum bo‘lgan yaqinlik darajalari (o‘chovlari, 
miqdorlari) ni o‘rganamiz.
Evklid masofasi.
Ba‘zida bir biridan ancha uzoqlikdagi ob‘ektlarga 
ko‘proq kuch quyish uchun standart evklid masofani kvadratga ko‘tarish ehtiyoji 
paydo bo‘ladi. Bu masofa quyidagi ko‘rinishda hisoblanadi: 
m
i
ji
ii
j
i
x
x
x
x
d
1
2
)
(
)
,
(
. 
Xemmingu masofasi. 
Bu yerda oddiy koordinatalar bo‘yicha o‘rtacha 
farq masofa bo‘ladi. Ko‘pgina hollarda berilgan masofa o‘lchovi (darajasi) 
beradigan natijalar Evklid masofasi o‘lchovi natijalari bilan bir xil bo‘ladi. Bu 
holda farqlar kamayadi. Xemmingu masofasi quyidagi formula bilan 
hisoblanadi: 
m
i
ji
ii
ji
ii
j
i
L
x
x
x
x
m
x
x
d
1
1
)
,
(
. 
Agar ma‘lumotlarning klasterizatsiyalashga ta‘sir etuvchi xarakterlari 
haqidagi axborotga ega bo‘lsak, u holda qaralgan masofalar darajalaridan 

---

48 
ixtiyoriysini ishonch bilan olish mumkin. Xuddi shunday cho‘qqili masofada 
tasodifiy o‘zgaruvchilar orasidagi erkinlik so‘ralishi kabi. Ammo tajribada 
qo‘llashda bu o‘zgaruvchilar mustaqil bo‘la olmaydi[21,22].