Корзина (0)---------

Корзина

Ваша корзина пуста

Корзина (0)---------

Корзина

Ваша корзина пуста

Алгоритмы кластеризации неориентированных графов большой размерности и их программные реализации

-29%
 Алгоритмы кластеризации неориентированных графов большой размерности и их программные реализации

Получите бесплатно демо-версию
Демо-версия - дипломная работа, в котрой удалена часть текста, рисунков, таблиц.Посмотреть все услуги
дипломной работы на электронную почту.
Введите адрес электронной почты и нажмите "Отправить"

Заказать демо-версию:
Email
Отправляя эту форму, я принимаюусловия конфиденциальности.
Скачать план работы в формате PDF
Работа подготовлена и защищена в 2017 году. Кластеризация неформально определяется как процесс организации объектов в группы по типичным признакам. Есть 2 главных метода кластеризации: декомпозиция (деление, k-кластеризация) - тут каждый объект связан только с единственной группой, иерархическая кластеризация - тут каждая группа большего размера включает в себя группы меньшего размера. Оба метода очень часто изучались в середине 70-х годов и немного в 80-х. Сегодня в связи с распространением WWW поисковых систем (и особенно вопросов реализации огромных кол-ва информации) и концепцией 'информационная проходка’ (способ анализа данных в БД для нахождения аномалий и трендов без определения смыслового значения записей) вновь появился интерес к алгоритмам кластеризации. В последние годы много работ было посвящено сравнению алгоритмов кластеризации на графах. В статье [3] обсуждается множество подходов, которые классифицированы по нескольким группам. Также в этой работе можно найти большое число реальных графов, на которых тестируются алгоритмы. Кроме того, некоторое внимание уделено метрикам качества. Экспериментальное сравнение передовых алгоритмов кластеризации на больших наборах данных было сделано в обзоре.
Ночная скидка 29% на все работы
До конца акции осталось:
Год:
2017
Программа с исходниками:
да, С++
Наши гарантии
Покупается впервые!
Все непокупавшиеся работы
Дополнительные услуги:
Готова к отправке
Артикул: 84105
9 900
7 029
Экономия - 2 871
Есть вопрос? Свяжитесь с нами:
В избранное К сравнению
Описание
Характеристики
Отзывы (533)

Описание

Не нашли подходящую работу?Оцените стоимость ее написания!

Работа подготовлена и защищена в 2017 году.

Кластеризация неформально определяется как процесс организации объектов в группы по типичным признакам. Есть 2 главных метода кластеризации: декомпозиция (деление, k-кластеризация) - тут каждый объект связан только с единственной группой, иерархическая кластеризация - тут каждая группа большего размера включает в себя группы меньшего размера. Оба метода очень часто изучались в середине 70-х годов и немного в 80-х. Сегодня в связи с распространением WWW поисковых систем (и особенно вопросов реализации огромных кол-ва информации) и концепцией 'информационная проходка’ (способ анализа данных в БД для нахождения аномалий и трендов без определения смыслового значения записей) вновь появился интерес к алгоритмам кластеризации.

В последние годы много работ было посвящено сравнению алгоритмов кластеризации на графах. В статье [3] обсуждается множество подходов, которые классифицированы по нескольким группам. Также в этой работе можно найти большое число реальных графов, на которых тестируются алгоритмы. Кроме того, некоторое внимание уделено метрикам качества. Экспериментальное сравнение передовых алгоритмов кластеризации на больших наборах данных было сделано в обзоре.

Особое внимание уделяется методам оценки качества кластеризации. Так, в работе [19] исследуются метрики, основанные на знании истинной кластеризации, и предлагается их объединение в группы, исходя из их физического смысла. Анализ метрик качества и отличия в их поведении в различных ситуациях также отмечены в статье. Также важно иметь представление о задачах, на которых проверяются алгоритмы и делаются выводы о их состоятельности. Помимо множества реальных данных, на которых принято тестировать алгоритмы, в статье [7] предлагаются сгенерированные графы, позволяющие качественно оценить работу алгоритмов.

Цель проекта – реализация сравнительного анализа алгоритмов кластеризации информационного графа параллельной программы.

Совместно с написанной текстовой частью в комплекте также есть программное обеспечение на языке C++.

Характеристики

Год
2017
Программа с исходниками
да, С++
14 апреля 2024 14:37

Я долго не мог собраться с мыслями и поэтому до последнего тянул с дипломной работой, поэтому решил обратиться за помощью в этот сервис. В итоге я получил оригинальный проект с высоким уровнем антиплагиата, помимо отличной работы с 0, я получил также устранять замечания руководителя дипломного проектирования без доплаты и достаточно быстро. Рекомендую!

14 апреля 2024 08:57

Заказывала дипломную работу, после оставленной заявки быстро получила ответ на свой запрос, стоимость и сроки работы. Менеджер был вежлив. Оплатить можно любым удобным способом, я оплатила картой, без комиссии.
Работа с высоким уровнем антиплагиата. Любые проверки прошло на «ура».
Сайту можно доверять, проверено. Буду обращаться еще за работами.

13 апреля 2024 19:26

Заказывал дипломную работу в компании и остался в полном восторге! Ответы на письма прилетают быстрее, чем пицца в пятничный вечер! Работа — просто шедевр, преподаватель в восторге. Замечания руководителя дипломного проектирования устранили быстро и бесплатно! И что самое крутое — презентация и доклад включены в стоимость. Антиплагиат на высшем уровне. Администрация — настоящие герои, всегда помогут и найдут решение. Современные средства разработки, понятный код, бесплатная рецензия, удобные способы оплаты — что еще нужно для счастья студента? Рекомендую на все 100500%!

12 апреля 2024 10:10

Заказывал здесь дипломную работу по проектированию информационных систем. Написал менеджерам этой компании, связались со мной довольно быстро, в тот же день. Обсудили детали работы, сроки и оплату. По времени четко уложились, проверку на антиплагиат работа прошла на высокий уровень. В работе мне все понятно, так что никто и не догадался, что это не моя. Компания честная, хорошо выполняет свои задачи, всем советую!

12 апреля 2024 10:10

По совету сокурсников обратился в эту компанию за написанием диплома. Сроки здесь короткие, авторы работают опытные, поэтому я и мой руководитель был в восторге, даже похвалил меня. Из бонусов, написали бесплатно рецензию, автор всегда был на связи, если возникали какие-то изменения и поправки, автор тут же вносил их. В целом, очень доволен, компанию рекомендую!

Все отзывы
С этим товаром также покупают
Рекомендуем посмотреть
0Избранное
товар в избранных
0Сравнение
товар в сравнении
0Просмотренные
0Корзина
товар в корзине
Мы используем файлы cookie, чтобы сайт был лучше для вас.