Лично подоходно облагане


Категория на документа: Финанси


Ст.3 Доколкото N1>N, нито едно множество не се ликвидира.
Ст.4 Коригира се положението на центъра на кластера

.
Ст.5 Изчислява се разстоянието Dj:

Ст.6 Изчислява се разстоянието D :
D=D1=2,26.

Ст.7 Доколкото дадения цикъл от итерационни процедури не е последен и Nl=K/2, се извършва преход към ст.8.
Ст.8 За подмножеството S1 се изчислява векторът на средноквадратичното отклонение:

.
Ст.9 Максималната компонента на вектора 1 е равна на 1,99, следователно 1max=1,99.
Ст.10 Доколкото 1max>S и Nl=K/2, кластерът с център Z1 се разцепва на два нови кластера. Следващата процедура, предвидена от ст.10 е: избираме j=0,5 jmax1,0. При това

За удобство на записа центровете н тези кластери ще бъдат означени Z1 и Z2. Стойността на Nl се увеличава с 1. Преминава се към стъпка 2.
Ст.2 Подмножествата на образите сега имат следния вид:

S1={X4, X5, X6, X7, X8}, S2={X1, X2, X3} и N1=5, N2=3.
Ст.3 Доколкото двете величини N1 и N2 са по-големи от N, нито едно от множествата не се ликвидира.
Ст.4 Коригира се положението на центровете на кластерите:

, .
Ст.5. Изчислява се разстоянието Dj, j=1,2:

;
Ст.6 Изчислява се разстоянието D:

Ст.7 Доколкото дадената итерация има четен пореден номер, условието (в) от стъпка 7 се изпълнява. Затова се преминава към ст.11.
Ст.11 Изчислява се разстоянието между двойката центрове на кластери

D12=||Z1-Z2||=4,72 .
Ст.12 Големината на разстоянието D12 се съпоставя с параметъра с. В случая D12>с.
Ст.13 Резултатът от ст.12 показва, че обединяването на кластерите е невъзможно.
Ст.14 Доколкото даденият итерационен цикъл не е последен, трябва да се приеме решение, ще се внасят или не изменения в параметрите на процеса на кластеризация. Тъй като в разглеждания прост случай 1) броят на отделените кластери съответства на зададения; 2) Разстоянието между тях е по-голямо от средното разсейване (дисперсия) на образите, характеризирано със средноквадратичните отклонения и 3) всеки кластер съдържа съществена част от общия брой образи на извадката, то се прави извод за това, че локализацията на центровете на кластерите правилно отразява спецификата на анализираните данни. Сл. преминаваме към ст.2
Ст.2 до 6 дават същите резултати, както в предходните итерации.
Ст.7 Нито едно от условията, проверявани на тази стъпка не се изпълнява. Затова се преминава към ст.8
Ст.8 За множествата S1={X4, X5, X6, X7, X8}, S2={X1, X2, X3}

,
Ст.9 В дадения случай 1max=0,75 и 2max=0,82
Ст.10 Условията за разцепване на кластерите не се изпълняват. Следователно преминаваме към ст.11.
Ст.11 Полученият резултат е идентичен на резултата от последния итерационен цикъл

D12=||Z1-Z2||=4,72
Ст.12 Полученият резултат е идентичен с резултатите от последната итерация.
Ст.13 Полученият резултат е идентичен с резултатите от последната итерация.
Ст.14 В последната итерация не са получени нови резултати, с изключение на изменението на вектора на средноквадратичните отклонения. За това се преминава към ст.2.
Ст.2 до 6 дават същите резултати, както и в предишния цикъл.
Ст.7. Доколкото този цикъл е последен, задаваме с=0 и преминаваме към ст.11.



Сподели линка с приятел:





Яндекс.Метрика
Лично подоходно облагане 9 out of 10 based on 2 ratings. 2 user reviews.