• English
    • Latviešu
    • Deutsch
    • русский
  • Help
  • русский 
    • English
    • Latviešu
    • Deutsch
    • русский
  • Войти
Просмотр элемента 
  •   Главная
  • B4 – LU fakultātes / Faculties of the UL
  • B --- Bij. Fizikas, matemātikas un optometrijas fakultātes studentu noslēguma darbi / Faculty of Physics, Mathematics and Optometry - Graduate works
  • Bakalaura un maģistra darbi (FMOF) / Bachelor's and Master's theses
  • Просмотр элемента
  •   Главная
  • B4 – LU fakultātes / Faculties of the UL
  • B --- Bij. Fizikas, matemātikas un optometrijas fakultātes studentu noslēguma darbi / Faculty of Physics, Mathematics and Optometry - Graduate works
  • Bakalaura un maģistra darbi (FMOF) / Bachelor's and Master's theses
  • Просмотр элемента
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

Nestriktas klasterizācijas metodes un to salīdzināšana

Thumbnail
Открыть
304-90481-HutijevaKhutieva_DzanetaDzhaneta_dk18111.pdf (1.845Mb)
Автор
Khutieva, Dzhaneta
Co-author
Latvijas Universitāte. Fizikas, matemātikas un optometrijas fakultāte
Advisor
Asmuss, Svetlana
Дата
2022
Metadata
Показать полную информацию
Аннотации
Šis darbs ir veltīts piecām klasterizācijas metodēm: K-vidējo klasterizācijas algoritms, C-vidējo nestriktas klasterizācijas algoritms, iespējamību C-vidējo klasterizācijas algoritms, nestrikto iespējamību C-vidējo klasterizācijas algoritms un iespējamību C-vidējo nestriktas klasterizācijas algoritms. Darbs satur šo algoritmu aprakstu un salīdzināšanu, ņemot par pamatu datu klasterizācijas rezultātus. Ir aprakstīta pieeja iespējamību nestriktas klasterizācijas algoritma vispārinājumam.
 
This work is devoted to five clustering methods: K-means algorithm, C-means fuzzy clustering algorithm, possibilistic C-means clustering algorithm, fuzzy possibilistic C-means clustering algorithm and possibilistic fuzzy C-means clustering algorithm. The work contains a description and comparison of these algorithms based on the results of data clustering. An approach to generalization of the possibilistic fuzzy clustering algorithm is described.
 
URI
https://dspace.lu.lv/dspace/handle/7/60819
Collections
  • Bakalaura un maģistra darbi (FMOF) / Bachelor's and Master's theses [2775]

Related items

Showing items related by title, author, creator and subject.

  • Nestriktās klasterizācijas algoritmi un to lietojumi tekstu apstrādē 

    Uļčugačeva, Darja (Latvijas Universitāte, 2019)
    Darbs ir veltīts klasiskās un nestriktās klasterizācijas algoritmiem, kuri tika pielietoti teksta klasterizācijai. Tiek apskatīti divi klasiskās klasterizācijas algoritmi, kas ir KM un hierarhiskās klasterizācijas metodes, ...
  • Bimatricu spēļu Neša līdzsvara atrašana. Lemke-Howson algoritms 

    Mihaiļuka, Aleksandra (Latvijas Universitāte, 2018)
    Spēle ir situācija, kurā piedalās divi vai vairāki dalībnieki un katrs dalībnieks pieņem lēmumu par savas stratēģijas izvēli. Līdzīgas situācijas bieži sastopas dažādās nozarēs, to attēlošanai un analīzei izmanto spēļu ...
  • Prognozēšana ar klāsterizācijas metodi 

    Rubine, Anete (Latvijas Universitāte, 2013)
    Laikrindu nākotnes vērtību prognozēšana ir viena no nozīmīgākajām problēmām, ar kuru saskaras datu analītiķi daudzās nozarēs. Darbā tiek analizēta nesen ieviestā klāsterizācijas metode datu nākotnes vērtību prognozēšanai. ...

University of Latvia
Контакты | Отправить отзыв
Theme by 
@mire NV
 

 

Просмотр

Весь DSpaceСообщества и коллекцииДата публикацииАвторыНазванияТематикаЭта коллекцияДата публикацииАвторыНазванияТематика

Моя учетная запись

Войти

Статистика

Просмотр статистики использования

University of Latvia
Контакты | Отправить отзыв
Theme by 
@mire NV