| DC Field | Value | Language |
|---|
| dc.contributor.author | Корячко, В. П. | - |
| dc.contributor.author | Орешков, В. И. | - |
| dc.coverage.spatial | Минск | ru_RU |
| dc.date.accessioned | 2023-05-26T08:03:09Z | - |
| dc.date.available | 2023-05-26T08:03:09Z | - |
| dc.date.issued | 2023 | - |
| dc.identifier.citation | Корячко, В. П. Выбор числа кластеров в задачах кластеризации с использованием метода силуэтов / В. П. Корячко, В. И. Орешков // BIG DATA и анализ высокого уровня = BIG DATA and Advanced Analytics : сборник научных статей IX Международной научно-практической конференции, Минск, 17–18 мая 2023 г. : в 2 ч. Ч. 1 / Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники ; редкол.: В. А. Богуш [и др.]. – Минск, 2023. – С. 333-340. | ru_RU |
| dc.identifier.uri | https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/51606 | - |
| dc.description.abstract | Рассмотрена проблема выбора числа кластеров в задачах кластеризации. Предложена методика
выбора числа кластеров на основе метода кластерных силуэтов. В результате эксперимента на реальных данных
показано, что лучшее число кластеров с точки зрения минимума внутрикластерных и максимума междукластерных
расстояний не всегда соответствует числу естественных групп данных. | ru_RU |
| dc.language.iso | ru | ru_RU |
| dc.publisher | БГУИР | ru_RU |
| dc.subject | материалы конференций | ru_RU |
| dc.subject | интеллектуальный анализ данных | ru_RU |
| dc.subject | машинное обучение | ru_RU |
| dc.subject | кластеризация | ru_RU |
| dc.title | Выбор числа кластеров в задачах кластеризации с использованием метода силуэтов | ru_RU |
| dc.title.alternative | Choice of the number of clusters in clustering problems using the silhouette method | ru_RU |
| dc.type | Article | ru_RU |
| local.description.annotation | The problem of choosing the number of clusters in clustering problems is considered. A technique for
choosing the number of clusters based on the cluster silhouette method is proposed. As a result of the experiment on real data,
it is shown that the best number of clusters in terms of the minimum intracluster and maximum intercluster distances does not
always correspond to the number of natural data groups. | ru_RU |
| Appears in Collections: | BIG DATA and Advanced Analytics = BIG DATA и анализ высокого уровня : сборник научных статей (2023)
|
