Адаптивна кластеризацiя в галузi iнтелектуального аналiзу даних

dc.contributor.authorХомiнiч, Д. С.
dc.contributor.authorСмирнов, С. А.
dc.date.accessioned2022-11-07T08:13:44Z
dc.date.available2022-11-07T08:13:44Z
dc.date.issued2020
dc.description.abstractukСтаття присвячена дослiдженню методiв i алгоритмiв кластеризацiї, яка широко використовується в системах iнтелектуального аналiзу даних. Особливий iнтерес до методiв аналiзу даних виник у зв’язку з розвитком засобiв збору i зберiгання даних, що дозволив накопичувати великi обсяги iнформацiї. Перед фахiвцями постало питання про обробку даних, та перетворення їх в знання. Задача кластеризацiї дозволяє роздiлити на групи великi об’єми даних, а так само зменшити об’єми оброблюваної iнформацiї. Можна скоротити розмiр початкової вибiрки, взявши один або кiлька найбiльш типових представникiв кожного кластера. Завдання кластеризацiї дуже добре пiдходить для виявлення шуму в даних, а саме видiлення об’єктiв, якi не пiдходять за критерiями в жоден кластер. Виявленi об’єкти в подальшому обробляють окремо.uk
dc.format.pagerangeС. 135–137uk
dc.identifier.citationХомiнiч, Д. С. Адаптивна кластеризацiя в галузi iнтелектуального аналiзу даних / Д. С. Хомiнiч, С. А. Смирнов // XVIIІ Всеукраїнська науково-практична конференція студентів, аспірантів та молодих вчених «Теоретичні і прикладні проблеми фізики, математики та інформатики» (Україна, м. Київ, 12-13 травня 2020 р.) : матеріали конференції. – Київ : КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2020. – С. 135–137. – Бібліогр.: 4 назви.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/50866
dc.language.isoukuk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорськогоuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.sourceXVIII Всеукраїнська науково-практична конференція студентів, аспірантів та молодих вчених «Теоретичні і прикладні проблеми фізики, математики та інформатики» (Україна, м. Київ, 12 − 13 травня 2020 р.) : матеріали конференціїuk
dc.titleАдаптивна кластеризацiя в галузi iнтелектуального аналiзу данихuk
dc.typeArticleuk

Файли