Registration Number
2123U011487, Article
popup.category
Опубліковано, Стаття
Title
CLUSTERIZATION OF DATA ARRAYS BASED ON THE MODIFIED GRAY WOLF ALGORITHM
popup.author
Шафроненко А. Ю.
Бодянський Є. В.
Головін О. О.
Shafronenko A. Yu.
Bodyanskiy Ye. V.
Holovin O. O.
popup.publication
25-02-2023
popup.source_user
Журнал "Радіоелектроніка, інформатика, управління" (Національний університет "Запорізька політехніка")
popup.source
https://ric.zp.edu.ua/article/view/274491
popup.publisher
National University "Zaporizhzhia Polytechnic"
Description
Актуальність. Задача кластеризації масивів багатовимірних даних, основною метою якої є знаходження однорідних у сенсі прийнятої метрики класів спостережень, є важливою частиною інтелектуального аналізу даних Data Mining. З обчислювальної точки зору задача кластеризації перетворюється у проблему пошуку локальних екстремумів багатоекстремальної функції, 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 масивів даних на основі покращеного алгоритму сірого вовка.
Метод. Введено метод кластеризації масивів даних на основі модифікованого алгоритму сірого вовка. Перевагою запропонованого підходу є скорочення часу вирішення оптимізаційних задач в умовах коли кластери перетинаються. Особливістю запропонованого методу є обчислювальна простота і висока швидкість, пов’язана з тим, що весь масив обробляється тільки один раз, тобто виключається необхідність в багатоепоховому самонавчанні, що реалізується в традиційних алгоритмах нечіткої кластеризації.
Результати. Результати експериментів підтверджують ефективність запропонованого 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 покращеного алгоритму сірого вовка. Перевагою запропонованого підходу є скорочення часу вирішення оптимізаційних задач. Результати експериментів підтверджують ефективність запропонованого підходу в задачах кластеризації за умов перетинних кластерів.
popup.nrat_date
2026-02-26
