Научный журнал «Инновации. Наука. Образование» Индексация в ринц н Инновации. Наука. Образование



Pdf көрінісі
бет763/918
Дата24.05.2022
өлшемі22,11 Mb.
#144828
1   ...   759   760   761   762   763   764   765   766   ...   918
Байланысты:
Номер 51 февраль 2022 года

Инновации. Наука. Образование 
Роза Виталий Петрович 
Роза Мария Петровна 
Студент магистратуры и аспирантка 
Сибирский Государственный Университет 
Имени академика М. Ф. Решетнева 
 
METHODS OF CLUSTER DATA ANALYSIS AND CLUSTERING QUALITY 
ASSESSMENT 
 
Аннотация: В данной статье определяется важность использования методов 
автоматической группировки, а также приводится оценка качества кластеризации. 
 
Ключевые слова: анализ данных, кластеризация, автоматическая группировка, 
кластеры.
Keywords: data analysis, clustering, automatic grouping, clusters. 
 
Modern Russian researchers present automatic grouping problems in the form of integer 
linear programming problems. Currently, there are a huge number of different effective methods 
for solving optimization problems. It happens that difficulties arise during the solution of large 
tasks of automatic grouping, taking into account the fact that there is an instantaneous increase in 
the volume of data that is collected and processed in automated systems. Clustering, based on the 
established similarity relation of elements, establishes subsets (clusters) into which the input data 
is grouped. One of the simplest and most effective are methods and models based on minimizing 
the total distances between objects of the same group (cluster) or between cluster objects and its 
center.
Automatic grouping methods are used in many branches of science, including actively 
used in data mining systems. Due to the use of models of optimal placement and automatic 
grouping of objects, the requirements for economic efficiency are increased. Automatic grouping 
methods can group objects by constructing models of the relationship of objects in a continuous 
space of characteristics. Such methods have the opportunity to be applicable with sufficiently 
large amounts of data. At the same time, tasks should be solved interactively with a limited 
working time with a large amount of input data. 


816 
Научный журнал «Инновации. Наука. Образование» 
Индексация в РИНЦ 
н 


Достарыңызбен бөлісу:
1   ...   759   760   761   762   763   764   765   766   ...   918




©engime.org 2024
әкімшілігінің қараңыз

    Басты бет