Сравнение методов дивизимного кластер-анализа

<p style="text-align: justify;">Данная дипломная работа на тему &laquo;Сравнение методов дивизимного кластер-анализа&raquo; относится к области анализа данных, а именно кластер-анализу. Текст работы содержит 43 страницы, 8 таблиц и 11 изображений. При написании работы было использовано 19 источников информации.</p><p style="text-align: justify;">Основная цель данной работы заключается в сравнении таких методов кластеризации как концептуальный, дистанционный и проекционный методы. Для достижения поставленной цели решаются следующие необходимые задачи:</p><p style="margin-left: 64.35pt; text-align: justify;">&middot;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; изучение и реализация исследуемых алгоритмов,</p><p style="margin-left: 64.35pt; text-align: justify;">&middot;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; реализация генератора кластерной структуры,</p><p style="margin-left: 64.35pt; text-align: justify;">&middot;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; проведение экспериментов и анализ их результатов.</p><p style="text-align: justify;">Работа состоит из введения, четырех основных частей, заключения и списка используемой литературы. Введение знакомит с поставленной задачей, объясняет ее актуальность, объект и предмет исследования, а также сообщает о практической новизне и научной значимости исследования. В первой главе более подробно описана суть основных понятий, таких как кластер-анализ, кластерная иерархия, расстояние Уорда. Вторая глава содержит подробное теоретическое описание исследуемых методов. Третья глава описывает проводимые эксперименты, а именно моделируемый генератор кластерной структуры, дает сводку по исследуемым методам, а так же сообщает критерии, по которым планируется оценивать результаты. Последняя глава содержит сводки по результатам экспериментов с различными параметрами данных и методами, а так же их анализ. В заключении представлен краткий обзор работы и подведены итоги.</p><p style="text-align: justify;">В ходе работы был запрограммирован генератор кластерной структуры, позволяющий моделировать данные различающиеся по ряду параметров. Именно над этими данными и проводились эксперименты, в ходе которых получилось убедиться, что выделяется ряд случаев, когда точность работы концептуального метода сравнима с точностью работы дистанционного и проекционного методов. Это могло бы дать значительное преимущество, ведь концептуальный метод позволяет представить множество в виде легко интерпретируемых категорий. Тем не менее, еще рано судить о возможности применения концептуального метода на любых данных. Дальнейшее исследование, включающее более сложные данные, поможет судить об этом.</p>