2. Порядок виконання роботи
2.1Ознайомитися з теоретичною частиною.
2.2Отримати варіант завдання.
2.3Оформити звіт за результатами виконаної роботи.
Вимоги до звіту
Оформити звіт для захисту лабораторної роботи за зразком:
назва роботи
мета роботи
порядок роботи
короткі теоретичні відомості
аналіз отриманих результатів та висновок.
Оформлення звіту
Звіт повинен відповідати вимогам перерахованим в розділі 3 – Вимоги до звіту. Звіт оформляється на листах формату А4 (також додається електронний варіант). Титульна сторінка повинна містити: назву предмету, такий заголовок:
Звіт
до лабораторної роботи № 6
«Кластеризація. Базові алгоритми кластеризації.
Адаптивний метод кластеризації»
ПІБ, номер групи студента і дату виконання лабораторної роботи. Звіт подається викладачу для перевірки на занятті, які є наступними за даною лабораторною роботою.
Контрольні питання
Дати визначення кластеризації?
Де використовується кластеризація?
Яка різниця між кластеризацією та класифікацією?
Які є два підходи до кластеризації?
Як називається універсальний алгоритм кластеризації?
Як здійснюється вибір оптимальної характеристичної функції?
На чому ґрунтується вибір найкращого рішення?
Порядок процедури адаптивної кластеризації.
Які є способи оцінки якості кластеризації.
Що є результатом кластеризації?
Які показники чіткості ви знаєте?
Які ентропійні критерії використовуються при кластеризації?
За якими ознаками визначається схожість об'єктів?
Практичне застосування критеріїв якості.
Рекомендована література
Барсегян А. А., Куприянов М. С, Степаненко В.В., Холод И. И. «Технологии анализа данных: Data mining, Visual mining, Text mining, OLAP» 2-е издание, Санкт-Петербург -2007 ;
Воронцов К.В. Алгоритмы кластеризации и многомерного шкалирования. Курс лекций. МГУ, 2007
Дюран Б., Оделл П. «Кластерный анализ.» — М.: Статистика, 1977. —128с.
Жамбю М. « Иерархический кластер-анализ и соответствия.» 1988. —345с.
Журавлев Ю. И., Рязанов В. В., Сенько О. В. Распознавание. Математические методы. Программная система. Практические применения. — М.: Фазис, 2006.
Загоруйко Н. Г. «Прикладные методы анализа данных и знаний.» — Новосибирск: ИМ СО РАН, 1999.
Загоруйко Н. Г. Прикладные методы анализа данных и знаний. Новосибирск:ИМ СО РАН, 1999.
Загоруйко Н. Г., Ёлкина В. Н., Лбов Г. С. Алгоритмы обнаружения эмпирических закономерностей. Новосибирск: Наука, 1985.
«Классификация и кластеризация» Под ред. Дж. Вэн Райзина. М.: Мир, 1980. 390 с.
Котов А., Красильников Н. «Кластеризация данных», 2006 ;
Кулаичев А. П. Методы и средства комплексного анализа данных. М: ИНФРА-М, 2006.
Лагутин М. Б. Наглядная математическая статистика. М.: П-центр, 2003.
Мандель И. Д. Кластерный анализ. — М.: Финансы и Статистика, 1988.
Олдендерфер М. С., Блэшфилд Р. К. « Кластерный анализ / Факторный, дискриминантный и кластерный аналіз »: пер. с англ.; Под. ред. И. С. Енюкова. — М.: Финансы и статистика, 1989—215 с
Олдендерфер М. С., Блэшфилд Р. К. «Кластерный анализ / Факторный, дискриминантный и кластерный анализ» : пер. с англ.; Под. ред. И. С. Енюкова,1989—215 с.
Прикладная статистика: классификация и снижение размерности. / С.А. Айвазян, В.М. Бухштабер, И.С. Енюков, Л.Д. Мешалкин — М.: Финансы и статистика, 1989.
Суботін С.О. Подання й обробка знань у системах штучного інтелекту та підтримки прийняття рішень. – Запорізький національний технічний університет, 2008.
Чубукова И.А. Курс лекций «Data Mining», Интернет-университет информационных технологий —www.intuit.ru/department/database/datamining/
Шуметов В. Г. Шуметова Л. В. «Кластерный анализ: подход с применением ЭВМ.» — Орел: ОрелГТУ, 2000. — 118 с.
ИНТУИТ. Лекция: Методы кластерного анализа. Итеративные методы. http://www.intuit.ru/department/database/datamining/14/1.html
Навчальне видання
“ Інтелектуальний аналіз даних ”
Методичні вказівки до лабораторної роботи № 6 “Кластеризація. Базові алгоритми кластеризації. Адаптивний метод кластеризації ” з дисципліни “Інформаційний аналіз даних ” для студентів спеціальності 0804 “Комп’ютерні науки”
Укладач: