Публікація: Розробка та дослiдження методу достовiрної кластеризацiї даних на основi модифiкованого алгоритма Густафсона-Кесселя
Завантаження...
Дата
2022
Автори
Назва журналу
ISSN журналу
Назва тома
Видавництво
Анотація
Об’єктом роботи є дослiдження методу достовiрної кластеризацiї даних.
Метою роботи є розробка модифiкованої процедури нечiткої кластеризацiї, що заснована на алгоритмi Густафсона-Кесселя, яка дозволяє формувати кластери з вiльної фiксацiї осей.
Проведено дослiдження методiв кластеризацiї з деякими порiвняннями, включаючи в основному класичнi методи кластеризацiї, такi як алгоритми k-середнiх, iєрархiчнi методи кластеризацiї, нечiткi методи, що формують класи якi вiдрiзняються вiд сферичної.
У результатi роботи здiйснена програмна реалiзацiя методу достовiрної кластеризацiї даних на основi модифiкованого алгоритму Густафсона-Кесселя.
Опис
Ключові слова
класичнi методи кластеризацiї, нечiткi нейроннi мережi, машинне навчання, нейронна мережа, що самоорганiзується, достовiрна нечiтка кластеризацiя, модифiкацiя алгоритма Густафсона-Кесселя
Бібліографічний опис
Россiна Т. С. Розробка та дослiдження методу достовiрної кластеризацiї даних на основi модифiкованого алгоритма Густафсона-Кесселя : пояснювальна записка до атестаційної роботи здобувача вищої освіти на першому (бакалаврському) рівні, спеціальність 122 Комп’ютерні науки / Т. С. Россiна ; М-во освіти і науки України, Харків. нац. ун-т радіоелектроніки. – Харків, 2022. – 41 с.