Nestriktas klasterizācijas metodes un to salīdzināšana
Autor
Khutieva, Dzhaneta
Co-author
Latvijas Universitāte. Fizikas, matemātikas un optometrijas fakultāte
Advisor
Asmuss, Svetlana
Datum
2022Metadata
Zur LanganzeigeZusammenfassung
Šis darbs ir veltīts piecām klasterizācijas metodēm: K-vidējo klasterizācijas algoritms, C-vidējo nestriktas klasterizācijas algoritms, iespējamību C-vidējo klasterizācijas algoritms, nestrikto iespējamību C-vidējo klasterizācijas algoritms un iespējamību C-vidējo nestriktas klasterizācijas algoritms. Darbs satur šo algoritmu aprakstu un salīdzināšanu, ņemot par pamatu datu klasterizācijas rezultātus. Ir aprakstīta pieeja iespējamību nestriktas klasterizācijas algoritma vispārinājumam. This work is devoted to five clustering methods: K-means algorithm, C-means fuzzy clustering algorithm, possibilistic C-means clustering algorithm, fuzzy possibilistic C-means clustering algorithm and possibilistic fuzzy C-means clustering algorithm. The work contains a description and comparison of these algorithms based on the results of data clustering. An approach to generalization of the possibilistic fuzzy clustering algorithm is described.
Collections
Verwandte Dokumente
Anzeige der Dokumente mit ähnlichem Titel, Autor, Urheber und Thema.
-
Nestriktās klasterizācijas algoritmi un to lietojumi tekstu apstrādē
Uļčugačeva, Darja (Latvijas Universitāte, 2019)Darbs ir veltīts klasiskās un nestriktās klasterizācijas algoritmiem, kuri tika pielietoti teksta klasterizācijai. Tiek apskatīti divi klasiskās klasterizācijas algoritmi, kas ir KM un hierarhiskās klasterizācijas metodes, ... -
Bimatricu spēļu Neša līdzsvara atrašana. Lemke-Howson algoritms
Mihaiļuka, Aleksandra (Latvijas Universitāte, 2018)Spēle ir situācija, kurā piedalās divi vai vairāki dalībnieki un katrs dalībnieks pieņem lēmumu par savas stratēģijas izvēli. Līdzīgas situācijas bieži sastopas dažādās nozarēs, to attēlošanai un analīzei izmanto spēļu ... -
Prognozēšana ar klāsterizācijas metodi
Rubine, Anete (Latvijas Universitāte, 2013)Laikrindu nākotnes vērtību prognozēšana ir viena no nozīmīgākajām problēmām, ar kuru saskaras datu analītiķi daudzās nozarēs. Darbā tiek analizēta nesen ieviestā klāsterizācijas metode datu nākotnes vērtību prognozēšanai. ...