Предложены новые алгоритмы метода жадных эвристик для решения классической
задачи кластерного анализа k-средних, позволяющий получать результат с лучшим …

Разрабатывается метод поиска начальных приближений центров кластеров для
алгоритма К-средних, который позволяет сократить количество итераций алгоритма К …

Аннотация В настоящее время происходит активное накопление данных большого
объёма в различных информационных средах, таких как социальные, корпоративные …

Рассматривается применение методов машинного обучения, в частности, задач
классификации и кластеризации, для определения оптимального количества …

У кластерного анализа очень широкий спектр применения, его методы используются в
медицине, химии, археологии, маркетинге, геологии и других дисциплинах …

Рассматривается проблема повышения точности и устойчивости результата работы
алгоритмов автоматической группировки (кластеризации) на основе нового подхода к …

Предлагается методика экспериментальной проверки качества алгоритмов
классификации методами Монте-Карло. Приводятся результаты сравнения …

В данной статье рассматривается кластеризация по методу k-средних с выбором
центроидов кластеров для первой итерации, используя диаграмму Вороного. Такой …

В основе известных алгоритмов кластер-анализа лежит идея несмещенной
кластеризации. На примере алгоритмов K-средних и FOREL рассмотрены их …

В данной работе рассматривается алгоритм кластеризации данных методом k-means,
функционирующий на основе использования искусственных иммунных систем. При …