Published Date: 20.03.2025
Применение алгоритмов кластеризации для решения задач криминалистического исследования документов и их реквизитов
Annotation
В статье описаны принцип работы и пределы использования метода кластеризации для решения отдельных задач криминалистического исследования документов. На примере исследования рукописных реквизитов документов рассмотрен порядок применения метода кластеризации для установления исполнителя краткой рукописной записи, а также исключения из числа возможных исполнителей рукописной записи по имеющимся образцам почерка. По результатам проведенных исследований высказаны предложения, направленные на расширение возможностей использования метода кластеризации при исследовании реквизитов документов.
| Type | Article |
| Information | Expert-Criminalist № 01/2025 |
| Pages | 5-8 |
| DOI | 10.18572/2072-442X-2025-1-5-8 |
Library
1. Айвазян С.А. Прикладная статистика: Классификация и снижение размерности / С.А. Айвазян, В.М. Бухштабер, И.С. Енюков [и др.]. Москва : Финансы и статистика, 1989. 607 с.
2. Бессонов А.А. Искусственный интеллект и математическая статистика в криминалистическом изучении преступлений : монография / А.А. Бессонов. Москва : Проспект, 2021. 816 с.
3. Ту Д.Т. Принципы распознавания образов / Д.Т. Ту, Р.К. Гонсалес ; перевод с английского И.Б. Гуревича ; под редакцией Ю.И. Журавлева. Москва : Мир, 1978. 411 с.
4. Костюченко О.Г. Практическое значение использования современных технико-криминалистических средств для раскрытия и расследования преступлений / О.Г. Костюченко // Эксперт-криминалист. 2021. № 3. С. 35–37.
5. Мухамадиева З.Б. Спектральная кластеризация данных / З.Б. Мухамадиева, С.А. Салимов // Молодой ученый. 2019. № 9 (247). С. 88–90.
6. Хмелёва А.В. Отдельные вопросы получения следователем образцов для сравнительного исследования / А.В. Хмелёва, И.А. Цховребова // Эксперт-криминалист. 2022. № 3. С. 22–24.
7. Lancaster J. The Isolation of Groups in Large Massive Data Sets / J. Lancaster. 1967. 108 p.
8. Ester M. A density-based algorithm for discovering clusters in large spatial databases with noise / M. Ester, H.-P. Kriegel, J. Sander [et al.] // Proceedings of the Second International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD-96). AAAI Pre
9. Tryon R.C. Cluster Analysis; Correlation Profile and Orthometric (Factor) Analysis for the Isolation of Unities in Mind and Personality / R.C. Tryon. Ann Arbor, Michigan : Edwards brother, inc., lithoprinters and publishers. 1939. 122 p.
10. Tuke J.W. Exploratory Data Analysis / J.W. Tuke. Addison-Wesley : Publishing Company Reading, Mass, 1977. 688 s.
Get access to the article