Інформаційна технологія кластеризації даних у часовому періоді спостережень
Кластерний аналіз є актуальним напрямом інтелектуального аналізу даних (Data Mining). Застосування методів кластеризації дозволяє зрозуміти структуру багатовимірних даних; спростити подальшу обробку, використовуючи різні методи аналізу для кожного кластера; скоротити вихідну вибірку даних, залишивши...
Gespeichert in:
| Datum: | 2013 |
|---|---|
| Hauptverfasser: | , |
| Format: | Artikel |
| Sprache: | Ukrainian |
| Veröffentlicht: |
Навчально-науковий комплекс "Інститут прикладного системного аналізу" НТУУ "КПІ" МОН та НАН України
2013
|
| Schriftenreihe: | Системні дослідження та інформаційні технології |
| Schlagworte: | |
| Online Zugang: | http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/85135 |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
| Назва журналу: | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| Zitieren: | Інформаційна технологія кластеризації даних у часовому періоді спостережень / О.Г. Байбуз, М.Г. Сидорова // Системні дослідження та інформаційні технології. — 2013. — № 4. — С. 59-66. — Бібліогр.: 11 назв. — укр. |
Institution
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| Zusammenfassung: | Кластерний аналіз є актуальним напрямом інтелектуального аналізу даних (Data Mining). Застосування методів кластеризації дозволяє зрозуміти структуру багатовимірних даних; спростити подальшу обробку, використовуючи різні методи аналізу для кожного кластера; скоротити вихідну вибірку даних, залишивши по одному найбільш типовому представнику кожної групи; виявити новизну, нетипові об’єкти, які не вдається приєднати до жодного з класів; сформулювати або перевірити гіпотези на підставі отриманих результатів. Запропоновано новий підхід до виділення груп об’єктів, схожих між собою за набором ознак, які змінюються у часі. Розроблено інформаційну технологію оцінки якості й підвищення стійкості кластеризації. Представлено результати практичної реалізації запропонованої технології на даних гідрохімічного моніторингу водних об’єктів у районі з підвищеним техногенним навантаженням. |
|---|