Огляд методу глибокої нечіткої кластеризації даних

Танянський, О. С.

Публікація:
Огляд методу глибокої нечіткої кластеризації даних

dc.contributor.author	Танянський, О. С.
dc.date.accessioned	2024-09-03T13:43:24Z
dc.date.available	2024-09-03T13:43:24Z
dc.date.issued	2024
dc.description.abstract	Deep fuzzy clustering is one of the directions in the development of fuzzy clustering methods. This approach combines the advantages of fuzzy logic and deep learning for efficient data separation and analysis. The main idea is to use a deep neural network to represent data in a new feature space that takes into account the complex relationships between features and helps preserve the structural features of the data. Deep fuzzy clustering can solve the problems associated with matching high-dimensional and fuzzy data, which are often encountered in real-world problems.
dc.identifier.citation	Танянський О. С. Огляд методу глибокої нечіткої кластеризації даних / О. С. Танянський ; наук. керівн. к. т. н., доц. А. Ю. Шафроненко // Радіоелектроніка та молодь у ХХІ столітті : матеріали 28-го Міжнар. молодіж. форуму, 16-18 квітня 2024 р. – Харків : ХНУРЕ, 2024. – Т. 7. – С. 119–120. – DOI: https://doi.org/10.30837/IYF.CVSAMM.2024.119.
dc.identifier.doi	https://doi.org/10.30837/IYF.CVSAMM.2024.119
dc.identifier.uri	https://openarchive.nure.ua/handle/document/28550
dc.language.iso	uk
dc.publisher	ХНУРЕ
dc.subject	кластеризація даних
dc.subject	fuzzy clustering methods
dc.title	Огляд методу глибокої нечіткої кластеризації даних
dc.type	Thesis
dspace.entity.type	Publication