Актуальные проблемы кластерного анализа

Задачи и этапы кластерного анализа. Цели кластеризации для выработки рекомендаций. Сравнительный анализ иерархических и неиерархических методов кластеризации. Обзор существующих систем кластеризации, сеточные алгоритмы. Выбор языка программирования.

Рубрика Программирование, компьютеры и кибернетика
Вид дипломная работа
Язык русский
Дата добавления 21.05.2016
Размер файла 187,6 K

Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже

Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.


Подобные документы

  • Роль информации в мире. Теоретические основы анализа Big Data. Задачи, решаемые методами Data Mining. Выбор способа кластеризации и деления объектов на группы. Выявление однородных по местоположению точек. Построение магического квадранта провайдеров.

    дипломная работа [2,5 M], добавлен 01.07.2017

  • Сущность и понятие кластеризации, ее цель, задачи, алгоритмы; использование искусственных нейронных сетей для кластеризации данных. Сеть Кохонена, самоорганизующиеся нейронные сети: структура, архитектура; моделирование кластеризации данных в MATLAB NNT.

    дипломная работа [3,1 M], добавлен 21.03.2011

  • Анализ проблем, возникающих при применении методов и алгоритмов кластеризации. Основные алгоритмы разбиения на кластеры. Программа RapidMiner как среда для машинного обучения и анализа данных. Оценка качества кластеризации с помощью методов Data Mining.

    курсовая работа [3,9 M], добавлен 22.10.2012

  • Исследование производительности труда методом компонентного и кластерного анализов. Выбор значащих главных компонент. Формирование кластеров. Построение дендрограммы и диаграммы рассеивания. Правила кластеризации в пространстве исходных признаков.

    лабораторная работа [998,9 K], добавлен 25.11.2014

  • Основы для проведения кластеризации. Использование Data Mining как способа "обнаружения знаний в базах данных". Выбор алгоритмов кластеризации. Получение данных из хранилища базы данных дистанционного практикума. Кластеризация студентов и задач.

    курсовая работа [728,4 K], добавлен 10.07.2017

  • Особенности кластеризации социальных сетей, методы распознавания сообществ. Особенности локального прореживания графа. Разработка рекомендаций по выбору метода кластеризации для выделенных классов задач. Оптимизация процесса дальнейшей обработки данных.

    курсовая работа [1,8 M], добавлен 30.06.2017

  • Обзор методов реализации алгоритмов искусственного интеллекта. Примеры интеллектуальных систем, основанных на алгоритмах самообучения и кластеризации данных. Создание общей структурной схемы. Выбор языков программирования и инструментальных средств.

    дипломная работа [1,6 M], добавлен 20.08.2017

  • Алгоритмы кластеризации данных, отбора факторов, построения множественной линейной регрессии, оценки параметров процесса на скользящем постоянном интервале. Решение задач анализа данных на нейронных сетях и результаты моделирования нелинейных функций.

    контрольная работа [1,5 M], добавлен 11.01.2016

  • Содержание исходного набора данных. Основные причины возникновения выбросов. Главные алгоритмы кластеризации. Обработка и очистка файла. Описание его полей. Прямоугольная вещественнозначная матрица. Метрика Минковского. Математическое определение объекта.

    курсовая работа [1,4 M], добавлен 25.10.2016

  • Понятие, виды и структура интеллектуальных поисковых систем. Российская интеллектуальная поисковая система Нигма: интерфейс и главные особенности. Математическая и химическая система Нигма. Понятие кластеризации как интеллектуального анализа данных.

    презентация [291,0 K], добавлен 21.08.2011

  • Классификация задач DataMining. Создание отчетов и итогов. Возможности Data Miner в Statistica. Задача классификации, кластеризации и регрессии. Средства анализа Statistica Data Miner. Суть задачи поиск ассоциативных правил. Анализ предикторов выживания.

    курсовая работа [3,2 M], добавлен 19.05.2011

  • Разработка самообучающейся интеллектуальной информационной системы для анализа кредитоспособности заемщика и оценки кредитных рисков на основе подхода иммунокомпьютинга. Применение процедур кластеризации, классификации и формирования оценок рисков.

    курсовая работа [822,3 K], добавлен 09.06.2012

  • Увеличение надежности информационных систем с помощью резервирования и повышения вероятности безотказной работы элементов. Применение кластеризации как альтернативы симметричным мультипроцессорным системам по производительности и коэффициенту готовности.

    курсовая работа [401,9 K], добавлен 18.06.2015

  • Исследование общих сведений о медицинских экспертных системах, способных заменить специалиста-эксперта в разрешении проблемной ситуации. Обучение искусственных нейронных сетей в программе Statistica 7. Обзор программной реализации модуля кластеризации.

    дипломная работа [5,9 M], добавлен 14.06.2012

  • Разработка приложения, целью которого ставится преобразование черно-белых полутоновых изображений в цветные. Обзор методики обработки изображения, способов преобразования изображения с помощью нейронной сети. Описания кластеризации цветового пространства.

    дипломная работа [6,3 M], добавлен 17.06.2012

  • Ознакомление с элементами топологии базы геоданных. Исследование и характеристика особенностей кластерной обработки. Изучение алгоритмов, использующихся при проверке и кластеризации. Анализ процесса использования пространственных отношений объектов.

    презентация [749,3 K], добавлен 18.10.2017

  • Сравнительный анализ существующих разработок сайтов СМИ. Обзор двух продуктов компании FarbaSite CMS и Joomla CMS, которые содержат модуль "Электронный дневник". Проектирование и подключение базы данных. Выбор языка программирования клиентской части.

    дипломная работа [1,2 M], добавлен 21.05.2013

  • Сущность, структура, алгоритм функционирования самообучающихся карт. Начальная инициализация и обучение карты. Сущность и задачи кластеризации. Создание нейронной сети со слоем Кохонена при помощи встроенной в среды Matlab. Отличия сети Кохонена от SOM.

    лабораторная работа [36,1 K], добавлен 05.10.2010

  • Описание функциональных возможностей технологии Data Mining как процессов обнаружения неизвестных данных. Изучение систем вывода ассоциативных правил и механизмов нейросетевых алгоритмов. Описание алгоритмов кластеризации и сфер применения Data Mining.

    контрольная работа [208,4 K], добавлен 14.06.2013

  • Сущность и основные задачи биомедицинской кибернетики. Особенности текущего момента развития ИТ в области наук о жизни. Применение кластерного анализа в процессе наблюдения за состоянием пациентов. Изучение требований к подготовке врачей-кибернетиков.

    презентация [5,1 M], добавлен 08.08.2013

Работы в архивах красиво оформлены согласно требованиям ВУЗов и содержат рисунки, диаграммы, формулы и т.д.
PPT, PPTX и PDF-файлы представлены только в архивах.
Рекомендуем скачать работу.