Порівняння ієрархічної кластеризації та методу k-середніх

Authors

  • К.В. Гуменюк Донецький національний університет імені Василя Стуса
  • Ю.С. Хмелівський Донецький національний університет імені Василя Стуса

Abstract

Кластеризація - це техніка інтелектуального аналізу даних. Цей аналіз досліджує закономірні утворення в наборі даних, відомі як кластери. Кластерний аналіз не потребує групування точок даних у заздалегідь визначені групи, що означає, що це метод навчання без вчителя [1]. Алгоритми кластеризації використовуються для впорядкування даних, категоризації даних, стиснення даних і побудови моделей, виявлення відхилень. Існує багато методів кластеризації, головними є метод k-середніх та ієрархічний кластерний аналіз.

Author Biographies

К.В. Гуменюк , Донецький національний університет імені Василя Стуса

студентка 3 курсу спеціальності 122 «Комп’ютерні науки»

Ю.С. Хмелівський , Донецький національний університет імені Василя Стуса

асистент кафедри інформаційних технологій

References

Штовба С.Д., Козачко О.М. Machine learning: стартовий курс : електронний навчальний посібник. Вінниця: ВНТУ, 2020. 81 с.

Джеймс Г. Уіттон А Хасті Т. Тібшірані Р. Введення в статистичне навчання з прикладами на мові R. Пер. з англ. С. Е. Мастіцкого - М.: ДМК Пресс, 2017. - 456 с.

Метод К-середніх (К-means) [Електронний ресурс] – Режим доступу до ресурсу: https://stud.com.ua/10870/marketing/metod_serednih_means

Published

2023-07-20

Issue

Section

Секція 4 Технології інтелектуального аналізу даних та прийняття рішень