Вариант параллельного выполнения алгоритма FCM–кластеризации
Ознакомление с объектами кластеризации, которыми являются электронные текстовые документы. Рассмотрение этапов выполнения алгоритма нечеткой кластеризации. Изучение и анализ диаграммы вариантов использования для пользователя исследуемого приложения.
Подобные документы
Проблема разработки универсальных методов, пригодных для обработки информации. Оценка возможности использования модифицированного алгоритма кластеризации в задаче опорно-двигательного аппарата. Анализ и описание основных этапов алгоритма Хамелеон.
лекция, добавлен 30.01.2016Анализ методики выбора оптимального метода нормализации при построении кластерной структуры объектов. Высокая размерность признакового пространства. Анализ модели системы кластеризации с использованием алгоритма нечеткой кластеризации fuzzy C-means.
статья, добавлен 01.03.2017Анализ основных проблем, возникающих при применении методов кластеризации. Разработка метода и алгоритма кластеризации на базе нечеткого отношения эквивалентности. Разработка критериев качества кластеризации, пригодных для построения адаптивной системы.
автореферат, добавлен 31.07.2018Разработка алгоритма расчета коэффициента кластеризации неполной сети и программы на основе полученного алгоритма. Использование параллельных вычислений для расчета коэффициента кластеризации. Принадлежность исследуемого узла к той или иной группе.
статья, добавлен 02.02.2019Понятие кластеризации и принципы работы ее алгоритмов. Этапы применения кластерного анализа для получения оптимального результата. Классификация алгоритмов кластеризации. Принцип работы алгоритма LargeItem. Понятие транзакций и проблема их кластеризации.
дипломная работа, добавлен 21.03.2016Структурно-функциональное решение интеллектуального репозитория. Подсистема нейросетевой и генетической кластеризации, их особенности, преимущества. Алгоритм параллельного выполнения fcm-кластеризации. Предназначение кроссовера, оценка приспособленности.
статья, добавлен 18.01.2018Рассмотрение общей схемы алгоритма кластеризации семантических дескрипторов, необходимого для анализа данных, представленных в виде текстов на естественном языке. Влияние различных параметров алгоритма на общую схему работ и перспективы развития подхода.
статья, добавлен 28.01.2020Исследование и анализ процесса организации интеллектуального репозитария электронной документации. Ознакомление с теоретическими аспектами кластеризации на основе нейронных сетей. Рассмотрение и характеристика структуры данных кластеризации Кохонена.
статья, добавлен 18.01.2018Модификация алгоритма Хамелеон. Разработка новых алгоритмов кластеризации, способных обрабатывать сверхбольшие базы данных. Исследование и улучшение этапа построения графа посредством оптимизации алгоритма выбора при построении графа ближайших соседей.
статья, добавлен 19.02.2016Проблема объединения результатов распределённых вычислений для совместной обработки головным процессором. Реализация параллельно-последовательной древовидной структуры обмена с помощью нового параллельного алгоритма кластеризации GRID-ресурсов.
статья, добавлен 02.02.2019Задачи и этапы кластерного анализа. Цели кластеризации для выработки рекомендаций. Сравнительный анализ иерархических и неиерархических методов кластеризации. Обзор существующих систем кластеризации, сеточные алгоритмы. Выбор языка программирования.
дипломная работа, добавлен 21.05.2016Обзор подходов к решению задач кластерного анализа. Элементы, участвующие в процессе кластеризации. Модели диагностики и проведения вычислительного эксперимента по выявлению диагностических показателей. Список существующих алгоритмов кластеризации.
статья, добавлен 29.08.2021Обзор существующих решений кластеризации лиц. Разработка прототипа мобильного приложения группирующего лица. Алгоритм кластеризации лиц. Архитектура мобильного приложения. Тестовый набор данных. Оценка результатов экспериментального запуска алгоритмов.
дипломная работа, добавлен 04.12.2019Классификация алгоритмов кластеризации. Создание самоорганизующихся нейронных сетей, являющихся слоем или картой Кохонена, в MATLAB NNT. Создание сети, правило настройки смещений, реализация циклов обучения. Моделирование кластеризации данных.
курсовая работа, добавлен 22.06.2011Применение кластеризации данных для решения задачи группировки графических образов. Построение схемы последовательной кластеризации сложной графической информации. Обзор вопроса выбора меры различия, учитывающей степень визуального сходства изображений.
статья, добавлен 31.08.2018Тестирование метрик оценки качества результатов кластеризации. Иерархические методы кластеризации. Метод выделения связных компонент. Индекс Калински-Харабаза, Болла-Холла. Дисперсия ближайшего соседа. Текст программы: спецификация, руководство оператора.
дипломная работа, добавлен 10.12.2019Алгоритмы предобработки данных. Методы, модели кластеризации и ее метрики. Постановка задачи оценки выбора методов успеваемости студентов. Сравнение регрессионных алгоритмов. Интерфейс программного продукта. Обоснование выбора среды программирования.
дипломная работа, добавлен 01.09.2018- 18. Нечеткая кластеризация потоков данных с помощью ЕМ-алгоритма на основе самообучения по Т. Кохонену
Описание мягкого вероятностного нечеткого алгоритма кластеризации многомерных данных, последовательно поступающих на обработку в режиме реального времени. Использование алгоритма для решения задач Dynamic Stream Mining в условиях перекрывающихся классов.
статья, добавлен 19.06.2018 Анализ структурно-функционального решения интеллектуального хранилища. Индексирование документов как важная операция, обеспечивающая возможности информационного поиска. Особенность адаптации стандартного генетического алгоритма к задаче кластеризации.
статья, добавлен 18.01.2018Характеристика и особенности процесса построения нечеткого классификатора, специфика и применение метода субтрактивной кластеризации. Нечеткий классификатор на основе субтрактивной кластеризации. Сущность оптимизации структуры нечеткого классификатора.
статья, добавлен 17.01.2018Классификация параллельных вычислительных систем. Описание схемы параллельного выполнения алгоритма. Рассмотрение особенностей генетического алгоритма. Особенности решения задач метаногенеза. Исследование основных методов наложения текстуры на объекты.
курсовая работа, добавлен 31.10.2017Изучение алгоритмов генерации случайных графов, разработка нового алгоритма, его реализация, проведение необходимых испытаний. Разбор методов генерации графов Барабаши-Альберт, Эрдеша-Реньи; графов с нелинейным правилом предпочтительного связывания.
дипломная работа, добавлен 11.10.2017- 23. Применение алгоритмов кластеризации k-means и g-means в задачах распознавания воздушных объектов
Характеристика процесса распознавания воздушных объектов, который имеет ряд трудностей. Анализ использования кластеризации семействами алгоритмов k-means и g-means. Исследование работоспособности метода на примере информации о воздушных объектах.
статья, добавлен 30.04.2018 Рассмотрение подхода к автоматической кластеризации и классификации объектов по данным обучающей выборки с применением современных инструментальных средств. Известные методы решения задачи кластеризации. Выбор инструментальных средств решения задачи.
статья, добавлен 27.02.2019Исследуются процессы синхронизации, протекающие в осцилляторных сетях различной топологии. Оценка локальной и глобальной синхронизации осцилляторов в сети. Способы использования осцилляторных сетей при решении задач кластеризации N-мерных данных.
статья, добавлен 15.01.2019