Автор(ы)

Фасхутдинова Диляра Альбертовна

Аффилиация

Ульяновский государственный технический университет

Руководитель

Афанасьева Татьяна Васильевна

Аннотация

В данной статье описаны результаты работы по дисциплине «Интеллектуальный анализ данных и процессов». Приведен обзор различных методов кластеризации. Подробно описан алгоритм DBScan, а так же предложена его доработка  в виде автоматизированного подбора оптимальных параметров с помощью сетки. Представлены результаты работы алгоритма для кластеризации данных по 19 признакам.

Введение

Кластеризация (сегментация) – это разделение множества объектов на группы, обладающих схожими характеристиками. Методы кластеризации относятся к методам Data Mining – это автоматизированный процесс поддержки принятия решений, основанный̆ на поиске в данных скрытых закономерностей̆, то есть извлечения информации, которая может быть охарактеризована как знания.  Исходными данными для кластеризации являются числовые данные, представленные в табличной (матричной) форме.

Необходимо:

  1. Сформировать структуру данных для анализа объекта исследования и заполнить ее.
  2. Разработать методику  и  программу  для  сегментации  объекта исследования.
  3. Провести сегментацию  объекта  исследования  по  количественным признакам  на  основе  выбранного  метода  кластеризации  внутри каждого кластера.
  4. Провести пространственную (по  странам,  регионам,  городам,  предметным  областям,  корпорациям…)  сегментацию  объекта исследования.
  5. Провести временную  сегментацию  на  основе  тенденций «рост»,  «падение», «стабильность».
  6. Сформулировать выводы и объяснить результаты.

Программа должна обеспечивать ввод исходных данных, выполнение кластеризации  выбранным  методом,  кластеризации  модифицированным методом,  вывода  результатов  кластеризации,  то  есть  полученных кластеров в табличной форме, строки – наименование кластеров, столбцы – математические  характеристики.  Для  каждого  кластера – мощность (количество объектов), центр, среднее внутрикластерное расстояние.

Выводы

В рамках выполнения работы был проведен анализ различных методов кластеризации и выбор оптимального метода для текущих данных. Была произведена доработка метода путем автоматизации подбора оптимальных параметров для метода путем перебора по сетке. В качестве меры качества использован метод силуэта. Была разработана лингвистическая шкала для лингвистического описания количества элементов в кластерах.

Наиболее оптимальные параметры:

  • Максимальное внутрикластерное расстояние – 1,
  • Минимальное количество элементов в кластере – 2.

В результате работы программы было получено 11 кластеров. Шум – 18%.

Содержание работы

Автор предпочел не показывать работу на сайте.

Конкурс, в котором автор работы принял участие: High Goals – 2019: открытый международный конкурс инициативных научно-исследовательских проектов
Отрасль наук: Технические науки
Форма представления работы: Статья
Дата публикации работы: 03.12.2019


Смотреть похожие работы

Статья “Технологии искусственного интеллекта и их применение в робототехнике”

Аннотация: в статье рассмотрены технологии искусственного интеллекта и их применение в робототехнике. Определены задачи, решаемые с помощью искусственного интеллекта в робототехнике. Рассмотрен способ реализации распознавания речи для учебного робототе …

Статья “Использование роботизированных логистических машин на складских помещениях медтехники”

В процессе развития информационных технологий, мир все больше переходит в автономное управление, когда всем управляют машины, общаясь меж собой, не нуждаясь в посредниках в виде человека. Целью данной работы является проектирование сети беспроводного д …

Статья “Проект Smart Grid в городских электрических сетях”

Аннотация. В статье рассматривается современный подход к управлению электроэнергетических систем Smart Grid, позволяющий обеспечить полностью бесперебойную работу систем электроснабжения. Приводятся его методы и преимущества, а также описываются его те …

Статья “Инновационное оборудование для предприятий общественного питания”

Развитие общества на новом этапе ставит новые требования к нам выпускникам,  будущим специалистам. Выпускник должен не только внедрять теоретические знания, но и обладать  профессиональными компетенциями, способностью активно и творчески трудиться в да …