Наши контакты
Для покупателей
8-800-333-16-79
Звонок по России бесплатный
+79879159932
Мобильный телефон
Все мессенджеры
+79879159932
Звонок по России бесплатный
Наши соц. сети
Корзина (0)---------

Корзина

Ваша корзина пуста

Корзина (0)---------

Корзина

Ваша корзина пуста

Автоматизация кластерного анализа, дипломная работа по программированию

 Автоматизация кластерного анализа, дипломная работа по программированию

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 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.
Программа с исходниками:
Да, Delphi
Год:
2016
Наши гарантии
Дополнительные услуги:
Готова к отправке
Артикул: 75006
5 670
Есть вопрос? Свяжитесь с нами:
В избранное К сравнению
Описание
Характеристики
Отзывы (514)

Описание

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.

Характеристики

Программа с исходниками
Да, Delphi
Год
2016
28 февраля 2024 09:51

Добрый день.
Спасибо, все просто вау, работа получена сразу после оплаты, соотвествует описанию, высокая оригинальность, помощь по установке программы предоставили.

25 февраля 2024 18:45

Нравятся адекватные сроки выполнения заказа, цены за услуги вполне адекватные

16 февраля 2024 21:40

Заказывал с 0 дипломную работу, все сделали, так же были сделаны речь и презентация. Дорабатывали бесплатно, но не всегда быстро к сожалению. В целом все хорошо

15 февраля 2024 14:30

Все было сделано очень хорошо и быстро. Оперативное исправление ошибок и недочетов. Всем рекомендую!

13 февраля 2024 17:43

Написали диплом в срок.
Дорабатывали бесплатно. Антиплагиат пройден успешно.
Даже подготовили речь. Диплом успешно защищен.

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.