Details

Title Интеграция k-means подхода кластеризации при группировании центров иерархических кластеров для анализа больших объемов данных: магистерская диссертация
Creators Кириченко Денис Андреевич
Organization Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт компьютерных наук и технологий
Imprint Санкт-Петербург, 2015
Collection Выпускные квалификационные работы ; Общая коллекция
Subjects Статистический анализ многомерный ; Кластеры
UDC 519.237-77(043.3)
Document type Other
File type PDF
Language Russian
Rights Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать, копирование)
Record key RU\SPSTU\edoc\29928
Record create date 12/11/2015

Allowed Actions

Action 'Download' will be available if administrator prepare required files

Group Anonymous
Network Internet

В данной работе рассматривается функционирование базового алгоритма k-средних и его модернизация с помощью временной минимизации анализируемых точек, и разделение их по нескольким уровням. Так же производится сравнение различных алгоритмов кластеризации и анализ их производительности на различных данных. Реализация и анализ алгоритма k-средних как и его предложенная минимизация происходит на банковской информации о клиентах. Данные объем информации может достигать огромных размеров, но в предложенной работе рассматривается 778 записей о клиентах, где каждая запись имеет 15 атрибутов. Также рассматривается возможность анализа иерархических данных с помощью поэтапного разделения данных с использованием атрибутов. Основной характеристикой сравнения предлагаемых алгоритмов служит значение среднеквадратичной ошибки (SSE). Также в работе рассмотрены возможные модернизации базового алгоритма, которые могут быть применимы в контексте предлагаемой обновленной версии алгоритма.

Network User group Action
ILC SPbPU Local Network All
Internet Authorized users SPbPU
Internet Anonymous

Access count: 817 
Last 30 days: 0

Detailed usage statistics