Бодянский, Е. В.Струков, В. М.Узлов, Д. Ю.Bodyanskiy, Ye. V.Strukov, V. M.Uzlov, D. J.Бодянський, Є. В.Струков, В. М.Узлов, Д. Ю.http://orcid.org/0000-0003-4722-31592019-01-042019-01-042016-12http://dspace.univd.edu.ua/xmlui/handle/123456789/4326Бодянский Е. В. Задача оценки близости многомерных объектов анализа данных. / Е. В. Бодянский, В. М. Струков, Д. Ю. Узлов // Управляющие системы и машины. - 2016. - № 6. - С. 67-72.Стаття присвячена проблемі оцінки близькості багатовимірних об’єктів, признаки яких вимірюються в різних шкалах, а оброблювані дані мають велику розмірність і в силу різних причин мають пропуски. Запропонований спосіб оцінки близькості таких об’єктів, який дозволяє будувати алгоритми кластеризації, класифікації і асоціації з її використанням та застосовувати при цьому класичні методи. The article is devoted to the problem of proximity estimation of multidimensional objects with different measurement scales properties but processing data are big data and have omissions. The way of such objects proximity estimation is proposed, which enables to build algorithms of clustering, classification and association applying classic methods. Статья посвящена проблеме оценки близости многомерных объектов, признаки которых измеряются в разных шкалах, а обрабатываемые данные имеют большую размерность и в силу различных причин содержат пропуски. Предложен способ оценки близости таких объектов, который позволяет строить алгоритмы кластеризации, классификации и ассоциации, основанные на ней, с использованием классических методов.otherData Miningбагатовимірні об’єктикластеризаціякласифікаціяшкала вимірівкількісна метрикакатегоріальна метрикарангова метрикаData Miningmultidimensional objectsclusteringclassificationmeasurement scalesnumerical metriccategorial metricrank metricData Miningмногомерные объектыкластеризацияклассификацияшкала измеренийколичественная метрикакатегориальная метрикаранговая метрикаArticle