Автоматизация кластерного анализа, дипломная работа по программированию

Артикул: 75006

Не подходит работа?Оцените стоимость написания нужной!

Покупается впервые!

Скрыть работу от поисковых систем

Данная услуга позволяет скрыть дипломную работу от поисковых систем. Срок выполнения – сразу же после оплаты заказа.Посмотреть все услуги

Презентация

Включает 10 (или 20) слайдов в Powerpoint. Срок подготовки – сутки с момента оплаты заказа (максимум).Посмотреть все услуги

Повышение оригинальности до 75% (при необходимости) (+1 701 руб.)

Если оригинальность работы недостаточна, мы повышаем ее путем рерайта. Срок подготовки – сутки-двое с момента оплаты заказа.Подробнее об услуге

Исправление замечаний руководителя (+2 835 руб.)

Исправление замечаний руководителя по работе без исправления ее структуры или функциональности программного обеспечения

Доклад для защиты (+500 руб.)

Текстовый документ, содержащий текст к слайдам презентации. Срок подготовки – сутки с момента оплаты заказа (максимум)– сутки с момента оплаты заказа (максимум)Подробнее об услуге

Программа с исходниками	Да, Delphi
Год	2016

5 670 руб.

Добавить к сравнению

КУПИТЬ БЫСТРО В 1 КЛИК

КУПИТЬ БЫСТРО В 1 КЛИК x

Наименование:

Автоматизация кластерного анализа, дипломная работа по программированию

Количество:

Введите email

Комментарий к заказу

Автоматизация кластерного анализа, дипломная работа по программированию Работа выполнена и представлена в 2016 году.

Сегодня кластерный анализ, выделяющий однородные группы объектов, все больше используется в анализе данных экологического мониторинга. Использование методик кластеризации позволит понять структуру данных; сократить дальнейшую обработку, применяя различные методы анализа для разных типов кластера; минимизировать начальную выборку, оставив по одному самому типичному представителю от каждой группы; показать новизну и нестандартность объектов, не входящих ни в один из классов; подготовить или проверить гипотезы в рамках полученных результатов.

Итоги работы различных методов кластерного анализа значительно отличаются друг от друга. Во многих задачах возникает проблема выбора наилучшего числа кластеров, подходящего по природе изучаемых объектов. Поэтому самым актуальным вопросом кластерного анализа становится оценка качества итоговых результатов и поиск разбиения, что всецело соответствует структуре рассматриваемых данных.

Главной целью исследования становится создание ИТ кластерного анализа, позволяющей автоматизировать процесс выделения решений в условиях недоступности привлечения экспертов предметной области либо отсутствияданных о возможных результатах.

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":

Отправляя эту форму, я принимаю условия конфиденциальности.

Скачать план работы в формате PDF

Краткое FAQ:
1. Как быстро мне вышлют работу? - В течение 5 минут после оплаты;
2. Можно ли заказать услуги (презентацию, доклад, повышение оригинальности) отдельно? - да, можно.
3. Будет ли инструкция по установке программы? - Да, обязательно будет.
4. Как повышается оригинальность? -Ручной перепиской текста с неоригинальными фрагментами.
5. Как быстро повышают оригинальность? - В течение суток после заказа услуги.
6. Сколько страниц в работе? - Количество страниц работы указано в ее плане.
7. Можно проверить оригинальность работы перед покупкой? - Да, конечно, напишите нам на admin@diplom-it.ru или в любой мессенджер +7-987-915-99-32 с указанием нужной работы.

Теги: 2016 Контроль качества

Работа выполнена и представлена в 2016 году.

Сегодня кластерный анализ, выделяющий однородные группы объектов, все больше используется в анализе данных экологического мониторинга. Использование методик кластеризации позволит понять структуру данных; сократить дальнейшую обработку, применяя различные методы анализа для разных типов кластера; минимизировать начальную выборку, оставив по одному самому типичному представителю от каждой группы; показать новизну и нестандартность объектов, не входящих ни в один из классов; подготовить или проверить гипотезы в рамках полученных результатов.

Итоги работы различных методов кластерного анализа значительно отличаются друг от друга. Во многих задачах возникает проблема выбора наилучшего числа кластеров, подходящего по природе изучаемых объектов. Поэтому самым актуальным вопросом кластерного анализа становится оценка качества итоговых результатов и поиск разбиения, что всецело соответствует структуре рассматриваемых данных.

Главной целью исследования становится создание ИТ кластерного анализа, позволяющей автоматизировать процесс выделения решений в условиях недоступности привлечения экспертов предметной области либо отсутствияданных о возможных результатах.

Сейчас в литературе есть множество функционалов и индексов качества, которые помогают в количественном виде оценить соответствие начального разбиения естественной структуре данных, а также могут сравнить результаты, полученные несколькими методами или при изменяемых значениях параметров. Выявление функционалов качества зачастую основывается на компактности и обособленности кластеров. Но в силу того, что различные понятия кластера и однородности имеются в каждом из функционалов, они часто показывают совершенно разные разрозненные результаты.

В представленной работе описывается технология, позволяющая учитывать данные различных функционалов качества сразу в совокупности с методами теории принятия решений, что помогает получить более точную оценку результатов. Технология включает в себя несколько этапов:

Проведение начальной обработки данных: отбор признаков и стандартизация.
Разбиение объектов на кластеры разными методами или при помощи изменения значений параметров, и исследование их в качестве альтернатив.
Вычисление для каждой альтернативы значения функционалов качества, которые считаем экспертами: совокупность внутрикластерных дисперсий, совокупность квадратов расстояний до центров кластеров, отношение среднего внутрикластерного и среднего межкластерного расстояний, совокупность внутрикластерных расстояний.