Анализ основных алгоритмов кластеризации многомерных данных Год выпуска: 2014Автор: Димитрия КнязьИздательство: LAP Lambert Academic PublishingСтраниц: 64ISBN: 9783659636493Описание В работе приводится постановка задачи кластеризации данных, проводится классификация методов и рассматриваются возможные типы кластерных структур, исследуются и реализуются основные методы кластеризации. Особое внимание уделено трем методам: методу k–средних, методу кратчайшего незамкнутого пути и алгоритму Ланса–Уильямса. Также в работе уделяется внимание качеству проведения кластеризации данных, приведен краткий обзор существующих функционалов качества кластеризации, решается практическая задача кластеризации ведущих российских банков по показателям их финансовой деятельности. Данная задача решается с помощью трех вышеперечисленных методов кластеризации. Проводится визуализация результатов работы методов и анализируются полученные итоги.
Похожие книги
Н.И. Сидняев. Теория планирования эксперимента и анализ статистических данных. – М.: Юрайт, 2012. – 400 с. А.А. Большаков, Р.Н.Каримов. Методы обработки многомерных данных и временных рядов. – М.: Горячая Линия - Телеком, 2007. – 520 с. Под редакцией В.В. Спичака. Комплексный анализ электромагнитных и других геофизических данных. – М.: Красанд, 2011. – 192 с. Бергер А. Microsoft SQL Server 2005 Analysis Services. OLAP и многомерный анализ данных. – СПб.: БХВ-Петербург, 2007. – 928 с. А.В. Благодаров, В.С. Зияутдинов, П.А. Корнев, В.Н. Малыш. Алгоритмы категорирования персональных данных для систем автоматизированного проектирования баз данных информационных систем. – М.: Горячая Линия - Телеком, 2013. – 116 с. Теория планирования эксперимента и анализ статистических данных . Учебное пособие. – М.: Юрайт, 2015. – 496 с. М.О. Баев, О.Я. Баев. Уголовно-процессуальный кодекс Российской Федерации. Научно-практический анализ основных достижений и проблем. – М.: Юридический центр, 2003. – 98 с. Екатерина Каплунник. Синдицированное кредитование vs корпоративные облигации в России. – М.: LAP Lambert Academic Publishing, 2014. – 128 с. Дмитрий Эйдензон, Дима Шамрони und Виталий Воловоденко. Метод и система визуализации многомерных данных. – М.: LAP Lambert Academic Publishing, 2013. – 52 с. Андрей Бородин und Сергей Поршнев. Алгоритмы быстрого доступа к многомерным данным в OLAP-системах. – М.: LAP Lambert Academic Publishing, 2012. – 176 с. Димитрия Князь. Анализ основных алгоритмов кластеризации многомерных данных. – М.: LAP Lambert Academic Publishing, 2014. – 64 с. С.Н. Дроздов. Операционные системы. Учебное пособие. – Ростов-на-Дону: Феникс, 2016. – 368 с. Марина Архипова,Татьяна Дуброва,Юлия Миронкина,Вячеслав Сиротин,Владимир Мхитарян. Анализ данных. Учебник. – М.: Юрайт, 2017. – 492 с. В.В. Быкова. Теоретические основы анализа параметризированных алгоритмов. – М.: Инфра-М,Сибирский федеральный университет СФУ, 2018. – 184 с. Роберт Седжвик, Кевин Уэйн. Computer Science. Основы программирования на Java, ООП, алгоритмы и структуры данных. – СПб.: Питер, 2018. – 1072 с. В.К. Гулаков, А.О. Трубаков, Е.О. Трубаков. Структуры и алгоритмы обработки многомерных данных. – СПб.: Лань, 2018. – 356 с. И.Ю. Оськина, А.А. Лупу. Практический анализ основных решений Европейского суда по правам человека (с учетом решений вынесенных по РФ). Практическое пособие. – М.: Инфра-М,Вузовский учебник, 2017. – 96 с. Образцы работ
Задайте свой вопрос по вашей теме
Контакты
Поделиться
Мы в социальных сетях
Реклама
Отзывы
Ольга, 10.04 Наконец-то сдала! На четверку.
