Детальная информация

Название: Исследование подходов повышения эффективности алгоритмов кластеризации категорийных данных с помощью генетических алгоритмов: магистерская диссертация: 09.04.03
Авторы: Сурин Денис Константинович
Научный руководитель: Щукин Александр Валентинович
Организация: Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт компьютерных наук и технологий
Выходные сведения: Санкт-Петербург, 2017
Коллекция: Выпускные квалификационные работы; Общая коллекция
Тематика: Статистический анализ многомерный; Алгоритмы; категорийные данные; кластеризация
УДК: 004.421(043.3); 519.237(043.3)
Тип документа: Выпускная квалификационная работа магистра
Тип файла: PDF
Язык: Русский
Уровень высшего образования: Магистратура
Код специальности ФГОС: 09.04.03
Группа специальностей ФГОС: 090000 - Информатика и вычислительная техника
DOI: 10.18720/SPBPU/2/v17-1918
Права доступа: Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать, копирование)
Ключ записи: RU\SPSTU\edoc\39619

Разрешенные действия:

Действие 'Прочитать' будет доступно, если вы выполните вход в систему или будете работать с сайтом на компьютере в другой сети Действие 'Загрузить' будет доступно, если вы выполните вход в систему или будете работать с сайтом на компьютере в другой сети

Группа: Анонимные пользователи

Сеть: Интернет

Аннотация

В данной работе рассматривается тема кластеризации категорийных данных и повышения эффективности на основе генетических алгоритмов. Проводимое исследование включает в себя рассмотрение двух аспектов - это улучшение распределения данных между кластерами и увеличение производительности алгоритма кластеризации за счёт распараллеливания. В ходе выполнения работы был реализован генетический алгоритм генерации правил и встроен в алгоритм Clope.

Права на использование объекта хранения

Место доступа Группа пользователей Действие
Локальная сеть ИБК СПбПУ Все Прочитать Печать Загрузить
Внешние организации №2 Все Прочитать
Внешние организации №1 Все
Интернет Авторизованные пользователи СПбПУ Прочитать Печать Загрузить
Интернет Авторизованные пользователи (не СПбПУ, №2) Прочитать
Интернет Авторизованные пользователи (не СПбПУ, №1)
-> Интернет Анонимные пользователи

Статистика использования

stat Количество обращений: 1163
За последние 30 дней: 0
Подробная статистика