ПОРІВНЯННЯ АЛГОРИТМІВ КЛАСТЕРИЗАЦІЇ ДАНИХ

Автор(и)

  • Ірина Дорошенко Чернівецький національний університет https://orcid.org/0000-0001-8729-1768
  • Тетяна Кнігніцька Чернівецький національний університет https://orcid.org/0000-0003-4614-5945
  • Микита Крештанович Чернівецький національний університет

DOI:

https://doi.org/10.30888/2663-5712.2024-23-00-038

Ключові слова:

кластеризація даних, кластерний аналіз, метод K-середніх, ієрархічна агломеративна кластеризація, просторова кластеризація заснована на щільності, моделі суміші Гауса

Анотація

У статті проведено порівняння алгоритмів кластеризації даних: K-Means, Hierarchical Agglomerative Clustering (HAC), Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise (DBSCAN), Expectation–Maximization clustering using Gaussian Mixture Models (G

Metrics

Metrics Loading ...

Посилання

. Simulations, Of & Zaidi, Habib & Labb, Claire & Morel, Christian. (1999). Improvement of the performance and accuracy of PET Monte Carlo simulations. Proc. SPIE. 3659. 10.1117/12.349537

Doroshenko I.V., Knihnitska T.V., Deretorska T.I. Comparison of machine learning algorithms for predicting mortality from Covid-19 virus // Sworld Jornal Issue No11, Part 2 January 2022 – P. 72-77 (https://www.sworldjournal.com/index.php/swj/article/view/swj11-02-045).

Downloads

Опубліковано

2024-01-30

Як цитувати

Дорошенко, І., Кнігніцька, Т., & Крештанович, М. (2024). ПОРІВНЯННЯ АЛГОРИТМІВ КЛАСТЕРИЗАЦІЇ ДАНИХ. SWorldJournal, 1(23-01), 116–127. https://doi.org/10.30888/2663-5712.2024-23-00-038

Номер

№ 23-01 (2024)

Розділ

Статті

Ліцензія

Авторське право (c) 2024 Автори

Creative Commons License

Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.