Читать реферат по информационному обеспечению, программированию: "Сравнительный анализ методов кластерного анализа в решении задач группировки" Страница 1


назад (Назад)скачать (Cкачать работу)

Функция "чтения" служит для ознакомления с работой. Разметка, таблицы и картинки документа могут отображаться неверно или не в полном объёме!

ОглавлениеВведение Глава 1. Теоретические основы анализа Big Data 1.1 О Big Data .2 Map-Reduce .3 Data Mining для работы с Big Data 1.4 Задачи, решаемые методами Data Mining Вывод к первой главе Глава 2. Кластерный анализ для Big Data .1 Выбор метода кластеризации .2 Иерархические методы .3 Неиерархические методы .4 Сравнение видов кластеризации .5 Статистики, связанные с кластерным анализом Вывод ко второй главе Глава 3. Алгоритм разбиения торговых точек .1 Профиль клиента .2 Анализ соответствий .3 Основная идея кластерного анализа .4 Признаки для кластеризации .5 Выявление однородных по местоположению точек .5.1 Итоговое деление на страты .6 Кластеризация объектов на однородные группы .7 Кластеризация ассортимента торговых точек Вывод к третьей главе Заключение Список литературыВведение

Человечество в свое м развитии использует материальные, энергетические, инструментальные и информационные ресурсы. Информация о событиях прошлого, настоящего и возможного будущего представляет огромный интерес для анализа происходящего. Как говорили древние: Praemonitus praemunitus - «предупреждён - значит вооружён».

Современное развитие общества характеризуется небывалым ростом информационных потоков - в промышленности, торговле, финансовых ранках. Способность общества хранить и быстро обрабатывать информацию определяет в целом уровень развития государственности той или иной страны.

Проблема сбора, хранения и обработки информации в современном обществе уделяется огромное внимание. Однако, в настоящий момент существует явное противоречие. С одной стороны, человеческая цивилизация переживает информационный взрыв, объем информации с каждым годом увеличивается в разы. С другой стороны, рост текущего объема информации в обществе превышает индивидуальные возможности личности по ее усвоению. Наличие такой проблематики инициирует массовое развитие технологий, технических средств, коммутационных потоков.

Исключительно важная роль информации в современном мире, привела к выявлению информации как собственного ресурса, столь же важного и необходимого, как энергетические, финансовые, сырьевые ресурсы.

Потребности общества в сборе, хранении и обработке информации как товара создали новый спектр услуг - рынок информационных технологий.

Для наиболее полного и цельного использования информационных технологий, информацию нужно собирать, обрабатывать, создавать места хранения, накопления, создавать системы передачи и системы ограничения доступа, наконец, информацию нужно систематизировать. Последняя проблема наиболее актуальна в последнее время, поскольку большой, даже огромный, объем информации, поступающий в глобальные массивы хранения, без ее систематизации может привести к информационному коллапсу, когда доступ или поиск нужной информации может привести к поиску иголки в стоге сена.

Цель данной работы: Сравнительный анализ методов кластерного анализа в решении задач группировки.

Задача: Проанализировать подходы к использованию кластерного анализа в задачах типизации большого множества данных.

В ходе работы будут использованы различные методы кластерного анализа, с целью выявления преимуществ и недостатков каждого из них, а также выбора наиболее оптимального под выполнение поставленных задач.



Интересная статья: Основы написания курсовой работы