Россiна, Т. С.2022-07-212022-07-212022Россiна 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.https://openarchive.nure.ua/handle/document/20746Об’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.ukкласичнi методи кластеризацiїнечiткi нейроннi мережiмашинне навчаннянейронна мережа, що самоорганiзуєтьсядостовiрна нечiтка кластеризацiямодифiкацiя алгоритма Густафсона-КесселяOther