Сибирский федеральный университет

Тип публикации: доклад, тезисы доклада, статья из сборника материалов конференций

Конференция: X Всероссийская научно-практическая конференция молодых ученых, специалистов, аспирантов, студентов и школьников "Гидроэлектростанции в XXI веке"; Саяногорск; Черемушки; Саяногорск; Черемушки

Год издания: 2023

Ключевые слова: clustering, data processing, k-means, hypercube method, cluster analysis, cluster, algorithm, neural network, search, data, stability, uniformity, кластеризация, обработка данных, k-средних, метод гиперкубов, кластерный анализ, кластер, алгоритм, нейронная сеть, поиск, данные, устойчивость, однородность

Аннотация: Рассмотрены основные понятия и методы кластеризации данных. Описаны их алгоритмы. Кратко проанализированы достоинства и ограничения методов. Выявлен наиболее оптимальный по памяти и быстродействию метод кластеризации The basic concepts and methods of data clustering are considered. Their algorithms are described. The advantages and limitations of the methods are briefly analyzed. The most optimal clustering method in terms of memory and performance has been identified

Журнал: Гидроэлектростанции в XXI веке

Номера страниц: 372-376

Издатель: Саяно-Шушенский филиал СФУ

• Кудинова В.А. (Сибирский федеральный университет)
• Саяно-Шушенский филиал СФУ

• РИНЦ (eLIBRARY.RU)