Методи кластеризації користувачів програмного забезпечення за даними їх атрибутів
Вантажиться...
Дата
2022
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
КПІ ім. Ігоря Сікорського
Анотація
Дана магістерська дисертація присвячена розробленню програмного забезпечення для реалізації кластеризації даних користувачів на основі модифікації відомого методу кластеризації K-середніх.
В дисертації проаналізовано існуючі методи кластерного аналізу даних для класифікації немаркованого набору даних, визначено їх переваги та недоліки і сфери застосування, , визначено вимоги до розроблюваного методу, обґрунтовано підібраний для цілей дослідження базовий метод та напрям вдосконалення даного методу. Модифікація полягає у використанні зміненої математичної моделі, що при визначенні належності об’єкта даних до певного кластеру враховуватиме щільність розміщення даних. Практична цінність отриманих в роботі результатів полягає в тому, що запропонований метод дозволив підвищити точність та швидкодію.
У даній магістерській дисертації розроблено програмне забезпечення для виконання кластеризації на основі запропонованого модифікованого методу та порівняння результатів з базовим методом.
Опис
Ключові слова
методи кластеризації даних, K-Means, DBSCAN, обчислювальна складність, машинне навчання без вчителя, data clustering methods, computational complexity, unsupervised learning
Бібліографічний опис
Cадрицький, С. В. Методи кластеризації користувачів програмного забезпечення за даними їх атрибутів : магістерська дис. : 121 Інженерія програмного забезпечення / Cадрицький Сергій Володимирович. – Київ, 2022. – 95 с.