Модель деревовидної штучної імунної мережі для кластеризації даних

Abstract

Метою кваліфікаційної роботи є дослідження ефективності використання різних алгоритмів кластеризації та удосконалення існуючих методів на основі штучних імунних систем, що дозволить підвищити їх швидкість та забезпечити високу точність виділення кластерів. У ході виконання кваліфікаційної роботи був проведений аналіз існуючих рішень, їх переваг та недоліків. Створено програмний застосунок з графічним інтерфейсом користувача, що забезпечує можливість дослідження впливу параметрів роботи різних методів та підходів на швидкість та точність кластеризації. Дослідження проводилось з використанням зображень, на яких на білому фоні було випадково розміщено множину точок. Розроблений програмний засіб виконує покладене на нього завдання кластеризації об’єктів різними способами