Фалько, М. К.2023-06-192023-06-192023Фалько 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.https://openarchive.nure.ua/handle/document/23488Об’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.нечіткі нейронні мережімашинне навчаннядостовірна нечітка кластеризаціяперетинні кластериміра подібності спеціального типуOther