Публікація: Розробка та моделювання методу онлайн-кластеризації даних за умов перетинних кластерів
Завантаження...
Дата
Автори
Назва журналу
ISSN журналу
Назва тому
Видавець
Анотація
Об’єктом роботи є тестові набори даних Іриси Фішера та Вина із Uci репозиторію для методів кластеризації та класифікації даних. Метою роботи є розробка та моделювання методу нечіткої кластеризації даних, що базуються на теорії достовірності та дозволяють кластеризувати данні в онлайн режимі за умов перетинних кластерів. В якості альтернативи імовірнісним методам нечіткої кластеризації було використано теорію правдоподібності, що найкраще справляється із проблемою взаємного перетинання класів, які формуються в процесі аналізу даних. В результаті роботи запропоновано метод достовірної нечіткої онлайн-кластеризації даних за умов перетинних кластерів.
Опис
Ключові слова
нечіткі нейронні мережі, машинне навчання, достовірна нечітка кластеризація, перетинні кластери, міра подібності спеціального типу
Цитування
Фалько М. К. Розробка та моделювання методу онлайн-кластеризації даних за умов перетинних кластерів : пояснювальна записка до кваліфікаційної роботи здобувача вищої освіти на першому (бакалаврському) рівні, спеціальність 122 Компʼютерні науки / М. К. Фалько ; М-во освіти і науки України, Харків. нац. ун-т радіоелектроніки. – Харків, 2023. – 58 с.