Details

Title: Метрологическое сопровождение алгоритма TwoStep для кластеризации неточных данных: выпускная квалификационная работа бакалавра: направление 12.03.01 «Приборостроение» ; образовательная программа 12.03.01_02 «Информационные технологии безопасности объектов»
Creators: Андриенко Андрей
Scientific adviser: Семенов Константин Константинович
Organization: Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт компьютерных наук и технологий
Imprint: Санкт-Петербург, 2022
Collection: Выпускные квалификационные работы; Общая коллекция
Subjects: обработка неточных данных; погрешность неточных данных; кластеризация; inaccurate data processing; raw data error; clustering
Document type: Bachelor graduation qualification work
File type: PDF
Language: Russian
Level of education: Bachelor
Speciality code (FGOS): 12.03.01
Speciality group (FGOS): 120000 - Фотоника, приборостроение, оптические и биотехнические системы и технологии
DOI: 10.18720/SPBPU/3/2022/vr/vr22-2670
Rights: Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать, копирование)
Additionally: New arrival
Record key: ru\spstu\vkr\19605

Allowed Actions:

Action 'Read' will be available if you login or access site from another network Action 'Download' will be available if you login or access site from another network

Group: Anonymous

Network: Internet

Annotation

Тема выпускной работы: “Метрологическое сопровождение алгоритма TwoStep для кластеризации неточных данных”. В данной выпускной работе проводится метрологическое сопровождение алгоритма Two-Step, анализируется влияние погрешности исходных данных на достоверность результатов, полученных при их обработке. В работе показан поэтапный алгоритм действия кластеризации, правила принятия решения о количестве кластеров, проведён анализ о качестве полученных результатов в зависимости от величины предела погрешности. В ней продемонстрировано, что инструментальная погрешность исходных данных в значительной степени оказывает влияние на достоверность результатов и не позволяет с достаточной точностью оценить достоверность анализируемых данных. Анализ проводился на ПК с помощью программного обеспечения IBM SPSS Statistics. Данное программное обеспечение позволяет провести комплексный анализ неточных данных, используя наиболее часто используемые алгоритмы кластеризации, в том числе Two-Step. В результате выполнен комплексный анализ кластеризации на основе результатов измерений о потреблении энергоснабжения государственных муниципалитетов, доказывающее важность учёта достоверности исходных данных при кластеризации. Полученные результаты исследования наглядно показывают необходимость учитывать погрешность в кластеризации неточных данных.

The topic of the graduate work: "Metrological support of the algorithm TwoStep for clustering of imprecise data". This final work provides metrological support for the algorithm Two-Step, analyzes the impact of the error of raw data on the reliability of the results obtained from their processing. The paper shows a step-by-step algorithm of clustering action, the rules for deciding on the number of clusters, the analysis of the quality of the results obtained depending on the error limit value.It demonstrated that the instrumental error of the initial data to a large extent affects the reliability of the results and does not allow us to accurately assess the reliability of the analyzed data. The analysis was conducted on a PC using IBM SPSS Statistics software. This software allows a comprehensive analysis of imprecise data, using the most used clustering algorithms, including Two-Step. As a result, a comprehensive clustering analysis based on the results of measurements on the energy supply consumption of state municipalities was performed, proving the importance of considering the reliability of the raw data when clustering. The results of the study clearly show the need to consider the error in clustering inaccurate data.

Document access rights

Network User group Action
ILC SPbPU Local Network All Read Print Download
External organizations N2 All Read
External organizations N1 All
Internet Authorized users SPbPU Read Print Download
Internet Authorized users (not from SPbPU, N2) Read
Internet Authorized users (not from SPbPU, N1)
-> Internet Anonymous

Usage statistics

stat Access count: 0
Last 30 days: 0
Detailed usage statistics