Публікація: Дослідження методів відбору ознак для класифікації та кластеризації даних
Завантаження...
Дата
2025
Автори
Назва журналу
ISSN журналу
Назва тома
Видавництво
Анотація
Об’єктом дослідження є масиви даних, які містять різнорідні ознаки, які необхідно відібрати для кластеризації або класифікації. Метою дослідження є дослідження підходів до відбору ознак, що підвищують ефективність роботи методів та дозволяють точно групувати об’єкти для кластеризації та дають найвищу точність класифікації даних. У ході проведення дослідження було використано методи числового моделювання та аналітичного обґрунтування. Проведено дослідження методів відбору релевантних ознак на основі принципів фільтрових, вбудованих та обгорткових методів відбору ознак, результати роботи обраних для дослідження методів було оцінено за допомогою ряду релевантних метрик. У результаті дослідження було створено програмну реалізацію кожного методу на обраному високонавантаженому наборі даних.
Опис
Ключові слова
кластеризація даних, обгорткові методи, релевантна ознака, точність моделі, фільтрові методи
Бібліографічний опис
Сотникова А. В. Дослідження методів відбору ознак для класифікації та кластеризації даних : пояснювальна записка до кваліфікаційної роботи здобувача вищої освіти на другому (магістерському) рівні, спеціальність 122 Комп’ютерні науки / А. В. Сотникова ; М-во освіти і науки України, Харків. нац. ун-т радіоелектроніки. – Харків, 2025. – 98 с.