Матеріали конференцій

Особливості кластеризації у розв'язанні багатопараметричних задач

Двірна, О.А.

Задачі класифікації та кластеризації даних є важливою складовою сучасної обробки інформації, оскільки дозволяють зменшувати її обсяг, структурувати великі масиви даних та створювати ефективні моделі для прийняття рішень. Серед численних методів, що використовуються для таких задач, особливе місце займають нейронні мережі Кохонена та алгоритм «середніх» векторів. Їхня ефективність та простота реалізації роблять ці підходи одними з найпопулярніших у галузі кластеризації. У цій роботі розглянуто основи функціонування нейронної мережі Кохонена, її алгоритм навчання, а також описано метод «середніх» векторів, який дозволяє групувати дані з урахуванням компактності підмножин.

Українська

2024-12-12

класифікація

Національний університет "Полтавська політехніка імені Юрія Кондратюка"

Миронцов М.Л. Особливості кластеризації у розв'язанні багатопараметричних задач / М.Л. Миронцов, О.А. Двірна // Академічна й університетська наука: результати та перспективи : зб. наук. пр. XVІІ Міжнар. наук.–практ. конф., 12 – 13 груд. 2024 р. – Полтава: Нац. ун–т ім. Ю. Кондратюка, 2024. – С. 395–398.