Задача 3.

Нехай є множина даних, представлена у вигляді таблиці. Радіус навчання R=0, коефіцієнт швидкості навчання , початкові ваги нейронів: . Для третього вхідного вектора виконати такі дії, як конкуренція, об’єднання і підлаштування вагів. Зробити висновки.

Таблиця. Об’єкти для кластеризації

№
1	=0,7	=0,7
2	=0,8	=0,1
3	=0,2	=0,7
4	=0,1	=0,8

Задача 4.

Нехай є набір даних у двовимірному просторі, заданий у вигляді таблиці. Необхідно одержати два кластера, застосувавши алгоритм k-means.

Таблиця. Об’єкти для кластеризації

A	F	G	H
(1;3)	(4;2)	(1;1)	(2;1)

Задача 5.

Мережа магазинів поставила задачу аналізу купівельних уподобань відвідувачів спортивних магазинів для оптимізації розміщення товарів на вітринах і проведення крос-продажів. Сформувати 20 чеків, у яких відображені покупки, зроблені клієнтами. Необхідно: Використати алгоритм a priori для обробника Ассоциативные правила. Установити відсоток підтримки пошуку предметних наборів спортивних товарів, які часто зустрічаються, в межах від 3 % до 33%. Установити відсоток достовірності асоціативних правил в межах від 33% до 63%. Отримати популярні набори спортивних товарів, які складаються з більше ніж одного предмету, при заданому інтервалі значення підтримки. Відфільтрувати перелік популярних наборів зі значенням підтримки більше 8%.

Рекомендована література з дисципліни «Інформаційний бізнес»

1. Роскладка О.В. Інформаційний бізнес: Навчально-методичний посібник для самостійного вивчення дисципліни за кредитно-модульною системою організації навчального процесу [Електронний ресурс]. – Спосіб доступу: електронний читальний зал ПУЕТ (www.uccu.org.ua/elcat.php).

2. Паклин Н. Б., Орешков В. И. Бизнес-аналитика: от данных к знаниям. − СПб.: Питер, 2009. − 624 с.

3. Ситник В. Ф., Краснюк М. Т. Інтелектуальний аналіз даних (дейтамайнінг): Навчальний посібник. – К.: КНЕУ, 2007. – 376 с.

4. Дюк В., Самойленко А. Data Mining: уч. Курс. – СПб: Питер, 2001. – 368 с.

5. Лысенко Ю.Г., Иванов Н.Н., Минц А.Ю. Нейронные сети и генетические алгоритмы: Учебное пособие. – Донецк: ООО «Юго-Восток,Лтд», 2003. – 265 с.

6. Барский А. Б. Нейронные сети: распознавание, управление, принятие решений. − М.: Финансы и статистика, 2004. − 176 с.

7. Лазарєва С.Ф. Економіка та організація інформаційного бізнесу. Навчальний посібник. К.: КНЕУ, 2002. − 667 с..

8. Ханк Д. Э., Уичерн Д. У., Райтс А. Дж. Бизнес-прогнозирование. − М.: Издательский дом «Вильямс», 2003. − 457 с.

9. Прикладная информатика: справочник. Учеб. пособие / Под ред. В. Н. Волковой и В. Н. Юрьева. − М.: Финансы и статистика, 2008. − 432 с.

10. Галіцин В.К., Левченко Ф.А. Багатокористувацькi обчислювальнi системи та мережi: навч. посібник – К.: КНЕУ, 1997. – 408 с.

11. Електронна комерція: Навч. посібник / А.М. Береза, І.А.Козак, Ф.А. Шевченко та ін.. – К.: КНЕУ, 2002. – 326 с.

12. Меджибовська Н.С. Електронна комерція: Навч. Посібник. – К.: Центр навчальної літератури, 2004. – 384 с.

13. Козье Д. Электронная коммерция: Пер. с англ. - Москва: Издательсько- торговый дом "Русская редакция". 1999. – 288 с.

14. Имери В. Как сделать бизнес в Internet — К.: Диалектика 1998. – 464 с.

15. Ситник В.Ф., Козак І.А. Телекомунікації в бізнесі: Навч.-метод. посібник для самост. вивч. дисц. - К.: КНЕУ, 1999. – 204 с.

16. Мур Д., Уэдерфорд Л. и др. Экономическое моделирование в Microsoft Excel: Пер. с англ. − М.: Издательский дом «Вильямс», 2004. − 1024 с.

17. Грабовецький Б. Є. Економічне прогнозування і планування: Навчальний посібник − К.: Центр навчальної літератури, 2003. − 188с.

18. Писарева О. М. Методы социально-экономического прогнозирования: Учебник. − М. : ГУУ-НФПК, 2003. − 365 с.