Методи кластеризації користувачів програмного забезпечення за даними їх атрибутів

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorОлещенко, Любов Михайлівна
dc.contributor.authorCадрицький, Сергій Володимирович
dc.date.accessioned2022-11-16T09:59:56Z
dc.date.available2022-11-16T09:59:56Z
dc.date.issued2022
dc.description.abstractenThis master's thesis is devoted to the development of software for the implementation of clustering of user data on the basis of modification of the known method of K-means clustering. The dissertation analyzes the existing methods of cluster data analysis for the classification of an unmarked data set, determines their advantages and disadvantages and areas of application, defines the requirements for the developed method, reasonably selected for the purposes of research the basic method and direction of improvement of this method. the data object to a particular cluster will take into account the density of data placement. The practical value of the results obtained in the work is that the proposed method made it possible to increase accuracy and speed. In this master's thesis, software for clustering is developed on the basis of the proposed modified method and comparison of results with the basic method.uk
dc.description.abstractukДана 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.uk
dc.format.page95 с.uk
dc.identifier.citationCадрицький, С. В. Методи кластеризації користувачів програмного забезпечення за даними їх атрибутів : магістерська дис. : 121 Інженерія програмного забезпечення / Cадрицький Сергій Володимирович. – Київ, 2022. – 95 с.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/51094
dc.language.isoukuk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорськогоuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subjectметоди кластеризації данихuk
dc.subjectK-Meansuk
dc.subjectDBSCANuk
dc.subjectобчислювальна складністьuk
dc.subjectмашинне навчання без вчителяuk
dc.subjectdata clustering methodsuk
dc.subjectcomputational complexityuk
dc.subjectunsupervised learninguk
dc.subject.udc004.85uk
dc.titleМетоди кластеризації користувачів програмного забезпечення за даними їх атрибутівuk
dc.typeMaster Thesisuk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Sadrytskyi_magistr.pdf
Розмір:
3.03 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Опис:
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
9.1 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Магістерські роботи (ПЗКС)
Магістерські роботи