Анализ основных алгоритмов кластеризации многомерных данных
978-3-659-63649-3
3659636495
64
2014-11-11
39,90 €
rus
https://images.our-assets.com/cover/230x230/9783659636493.jpg
https://images.our-assets.com/fullcover/230x230/9783659636493.jpg
https://images.our-assets.com/cover/2000x/9783659636493.jpg
https://images.our-assets.com/fullcover/2000x/9783659636493.jpg
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.
https://morebooks.de/books/hu/published_by/lap-lambert-academic-publishing/47/products
Valószínűség és véletlen számítás, matematikai statisztikák
https://morebooks.de/store/hu/book/%D0%B0%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D0%B7-%D0%BE%D1%81%D0%BD%D0%BE%D0%B2%D0%BD%D1%8B%D1%85-%D0%B0%D0%BB%D0%B3%D0%BE%D1%80%D0%B8%D1%82%D0%BC%D0%BE%D0%B2-%D0%BA%D0%BB%D0%B0%D1%81%D1%82%D0%B5%D1%80%D0%B8%D0%B7%D0%B0%D1%86%D0%B8%D0%B8-%D0%BC%D0%BD%D0%BE%D0%B3%D0%BE%D0%BC%D0%B5%D1%80%D0%BD%D1%8B%D1%85-%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D1%85/isbn/978-3-659-63649-3