Registration Number
2122U007054, Article
popup.category
Опубліковано, Стаття
Title
CLUSTERIZATION OF DATA ARRAYS BASED ON COMBINED OPTIMIZATION OF DISTRIBUTION DENSITY FUNCTIONS AND THE EVOLUTIONARY METHOD OF CAT SWARM
popup.author
Бодянський Є. В.
Плісс І. П.
Шафроненко А. Ю.
Bodyanskiy Ye. V.
Pliss I. P.
Shafronenko A. Yu.
popup.publication
05-12-2022
popup.source_user
Журнал "Радіоелектроніка, інформатика, управління" (Національний університет "Запорізька політехніка")
popup.source
https://ric.zp.edu.ua/article/view/268320
popup.publisher
National University "Zaporizhzhia Polytechnic"
Description
Актуальність. Задача кластеризації масивів спостережень довільної природи є невід’ємною частиною Data Mining, а у більш загальному випадку Data Science, для її вирішення запропонована дуже велика кількість підходів, що відрізняються між собою як апріорними припущеннями що до фізичної природи даних та задачі, так і математичним апаратом. З обчислювальної точки зору задача кластеризації перетворюється у проблему пошуку локальних екстремумів багатоекстремальної функції векторного аргументу щільності за допомогою градієнтних процедур, які багатократно запускаються з різних точок вихідного масиву даних. Пришвидшити процес пошуку цих екстремумів можна, скориставшись ідеями еволюційної оптимізації, що включає в себе алгоритми, інспіровані природою, ройові алгоритми, популяційні алгоритми, тощо.
Мета. Мета роботи полягає у запровадженні процедури кластеризації даних на основі піків щільності розподілу даних та еволюційного методу котячих зграй, що об’єднує в собі основні переваги методів роботи з даними за умов, якщо класи перетинаються, характеризується якісною кластеризацією, високою швидкодією та точністю отриманих результатів.
Метод. Введено метод кластеризації масивів даних на основі комбінованої оптимізації функцій щільності розподілу та еволюційного методу котячих зграй. Перевагою запропонованого підходу є скорочення часу вирішення оптимізаційних задач в умовах коли кластери перетинаються.
Результати. Результати експериментів підтверджують ефективність пропонованого підходу в задачах кластеризації за умов перетинних кластерів та дозволяють рекомендувати запропонований метод для використання на практиці для вирішення проблем автоматичної кластеризації великих даних.
Висновки. Введено метод кластеризації масивів даних на основі комбінованої оптимізації функцій щільності розподілу та еволюційного методу котячих зграй. Перевагою запропонованого підходу є скорочення часу вирішення оптимізаційних задач в умовах коли кластери перетинаються. Метод є досить простим з точки зору чисельної реалізації і не є критичним до вибору оптимізаційної процедури. Результати експериментів підтверджують ефективність запропонованого підходу в задачах кластеризації за умов кластерів, що перетинаються.
popup.nrat_date
2026-02-26
