Показати скорочений опис матеріалу
Порівняння алгоритмів кластеризації даних
| dc.contributor.author | Крештанович, Микита | |
| dc.date.accessioned | 2024-04-29T08:59:58Z | |
| dc.date.available | 2024-04-29T08:59:58Z | |
| dc.date.issued | 2023-06-30 | |
| dc.identifier.uri | https://archer.chnu.edu.ua/xmlui/handle/123456789/9948 | |
| dc.description.abstract | даній роботі розглянуто порівняння алгоритмів кластеризації даних: K-Means, Hierarchical Agglomerative Clustering (HAC), Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise (DBSCAN), Expectation–Maximization clustering using Gaussian Mixture Models (GMM). Порівняння здійснюється завдяки наперед згенерованим наборам даних, які мають різний характер поведінки: концентричні кола (2 кластери), смужки (3), хмари (3), нероздільна множина (1), серпи (2). Для кожного з наборів даних застосовано перелічені методи і визначено найкращий алгоритм кластеризації для певного типу даних. Алгоритми кластеризації даних застосовано до трьох наборів реальних даних. Створено інтерактивний веб-застосунок для інтерактивної кластеризації даних згаданими алгоритмами, який розгорнуто на хмарному сервері shinyapps.io. | uk_UA |
| dc.language.iso | other | uk_UA |
| dc.subject | кластеризація даних, кластерний аналіз, K-Means, Hierarchical Agglomerative Clustering (HAC), Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise (DBSCAN), Expectation–Maximization clustering using Gaussian Mixture Models (GMM) | uk_UA |
| dc.title | Порівняння алгоритмів кластеризації даних | uk_UA |
| dc.type | Thesis | uk_UA |
Долучені файли
Даний матеріал зустрічається у наступних фондах
-
Бакалаврські роботи
Бакалаврські роботи студентів факультету