Засоби визначення схожості об'єктів в задачах кластерного аналізу
Вантажиться...
Дата
2023
Автори
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
Анотація
Тема визначення схожості об'єктів у кластерному аналізі є дуже актуальною в сучасному аналізі даних. Кластерний аналіз є важливим інструментом для знаходження груп схожих об'єктів у великих наборах даних. Він застосовується в багатьох галузях, включаючи науку про дані, машинне навчання, біоінформатику, економіку, соціологію та інші. Методи кластерного аналізу в основному поділяють на дві категорії: ієрархічні та неієрархічні. Ієрархічні методи використовують деревоподібну структуру для групування об'єктів, починаючи з окремих об'єктів і поступово об'єднуючи їх в кластери. Ці методи можуть бути агломеративними (знизу вгору) або дивізивними (зверху вниз). Неієрархічні методи групують об'єкти без використання деревоподібної структури. Ці методи можуть бути основаними на центрах (наприклад, k-середніх) або на ієрархії.
Опис
Горват І. В. Засоби визначення схожості об'єктів в задачах кластерного аналізу / Горват І. В. // Стан, досягнення та перспективи інформаційних систем і технологій: матеріали XXIII Всеукр. наук.-техн. конф. молодих вчених, аспірантів та студентів, Одеса, 20–21 квіт. 2023 р. / Одес. нац. технол. ун-т . – Одеса, 2023. – С. 48-49. – Бібліогр.: 4 назв.
Ключові слова
кластерний аналіз, машинне навчання, схожость об'єктів, біоінформатика, економіка, соціологія