Публікація:
Дослідження методів відбору ознак для класифікації та кластеризації даних

dc.contributor.authorСотникова, А. В.
dc.date.accessioned2025-01-24T10:47:55Z
dc.date.available2025-01-24T10:47:55Z
dc.date.issued2025
dc.description.abstractОб’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.
dc.identifier.citationСотникова 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.
dc.identifier.urihttps://openarchive.nure.ua/handle/document/29662
dc.language.isouk
dc.subjectкластеризація даних
dc.subjectобгорткові методи
dc.subjectрелевантна ознака
dc.subjectточність моделі
dc.subjectфільтрові методи
dc.titleДослідження методів відбору ознак для класифікації та кластеризації даних
dc.typeOther
dspace.entity.typePublication

Файли

Оригінальний пакет
Зараз показано 1 - 1 з 1
Завантаження...
Зображення мініатюри
Назва:
2025_M_INF_Sotnikova.pdf
Розмір:
2.53 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Ліцензійний пакет
Зараз показано 1 - 1 з 1
Немає доступних мініатюр
Назва:
license.txt
Розмір:
9.55 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис: