Пошук академічних текстів

Інформація × Реєстраційний номер 2119U001124, Матеріали видань та локальних репозитаріїв Категорія Стаття, Опубліковано, Рецензована стаття Назва роботи ОБРОБКА ДАНИХ, ЩО МІСТЯТЬ ПРОПУСКИ В ЗАДАЧАХ КЛАСТЕРИЗАЦІЇ Автор Kobylin O. A.Vyskrebentseva S. O.Petrova R. V.Kobylin O. A.Vyskrebentseva S. O.Petrova R. V. Дата публікації 30-10-2019 Постачальник інформації Національний університет «Полтавська політехніка імені Юрія Кондратюка» Першоджерело https://journals.nupp.edu.ua/sunz/article/view/1714 Видання Національний університет «Полтавська політехніка імені Юрія Кондратюка» Опис Предметом досліджень є методи підготовки та обробки вхідних даних, що містять пропущені значення, для їх подальшого аналізу та кластеризації. Метою дослідження є розгляд існуючих методів позбавлення від пропусків у даних в задачах кластеризації та доцільність їх використання у реальних задачах. Завдання: аналіз переваг та недоліків кожного з методів, що направлені на відновлення даних, для визначення доцільності використання їх в задачах кластеризації та виділення оптимального методу, порівняльний аналіз методів, оцінка результативності за наслідками порівняння кластеризації відновлених даних з результатами кластеризації еталонних даних. Методи: FCM - для проведення безпосередньо кластеризації даних, метод видалення всіх рядків, що містять пропуски, заповнення пропусків вибірковими статистиками, заповнення пропусків з урахуванням структури зв’язків. Результати: ефективність застосування методів при підготовці даних для подальшої кластеризації залежить від кількості наявних пропусків в похідному наборі. Якщо таких рядків досить мало, то кожен, з розглянутих методів, може бути використаний і дати необхідні результати. Але, якщо рядків з пропусками досить багато, наприклад 30%, тоді найбільш прийнятними для використання можна назвати методи, що пов’язані з заміною значень, однак слід враховувати, що така заміна може призвести до спотворення даних, а з рештою і результатів. Висновки. Наукова новизна – дослідження проблеми кластеризації даних, що містять пропущені значення та розгляд методів, які дозволяють розв’язати цю задачу. Проведення експериментів та порівняння результатів кожного з методів, висновки про доцільність використання того чи іншого методу та побічні ефекти. Практична значущість роботи полягає у визначені можливості використання в реальних задачах, що зазвичай не є ідеальними і з великою ймовірністю міститимуть пропуски, методів обробки даних для використання їх в задачах кластеризації. Додано в НРАТ 2026-04-19 Закрити