Використання методів адаптивного нечіткого кластерування для вирішення завдання опрацювання матричних даних - Анісімов, В. Е. (My University, 2022)
Метою роботи є розробка пакетних та адаптивних матричних алгоритмів кластерування, які розширюють метод нечітких С-середніх, а також розробка програмного забезпечення, що реалізує запропоновані модифіковані алгоритми. Методологічна основа кваліфікаційної роботи полягає в застосуванні методів аналізу, класифікації, узагальнення та опису досліджених методів нечіткого кластерування, а також у постановці експерименту на основі розроблених модифікацій алгоритму нечітких С-середніх. У ході виконання кваліфікаційної роботи розроблені матричні модифікації алгоритму нечітких С-середніх і програмне забезпечення, що реалізує їх. Введені методи дозволяють працювати безпосередньо з матричними даними, уникаючи громіздких операцій векторизації-девекторизації, покращуючи час кластерування при однаковій якості з алгоритмом, що модифікується. Запропоновані методи застосовні для дослідження та обробки електромагнітних, теплових і оптичних полів вимірювань, областей забруднення повітряного басейну, медичних спостережень, цифрових зображень та відеорядів.
Keywords: адаптивна кластеризація; алгоритм c-середніх; аналіз даних; кластерний аналіз; матричний метод; можливісна кластеризація; навчання без вчителя; нечітка кластеризація