ЖАДНАЯ АГЛОМЕРАТИВНАЯ КЛАСТЕРИЗАЦИЯ ПРИ ОБРАБОТКЕ БОЛЬШИХ ДАННЫХ

Казаковцев Владимир Львович; Казаковцев Лев Александрович

Дополнительные ссылки: eLibrary · Источник статьи

База данных: Каталог библиотеки СФУ

Библиографическое описание: ЖАДНАЯ АГЛОМЕРАТИВНАЯ КЛАСТЕРИЗАЦИЯ ПРИ ОБРАБОТКЕ БОЛЬШИХ ДАННЫХ : доклад, тезисы доклада / В. Л. Казаковцев, Л. А. Казаковцев. - [Б. м. : б. и.], 2024. - Текст : непосредственный // Всероссийский форум молодых исследователей - 2024 : сборник статей III Всероссийской научно-практической конференции / ВСЕРОССИЙСКИЙ ФОРУМ МОЛОДЫХ ИССЛЕДОВАТЕЛЕЙ - 2024 (2024 ; 25.12 - 25.12 ; Петрозаводск). - Петрозаводск, 2024. - С. 113-117. - ISBN 9785002156337.

Аннотация: Кластеризация - ключевая техника в анализе данных для группирования подобных объектов, что облегчает выявление паттернов и способствует эффективной организации данных. Одним из применений кластеризации является создание индексов векторных баз данных, которые разбивают точки данных на подмножества на основе их близости к центроидам. Метод жадной агломеративной кластеризации прост: он начинается с отдельных объектов и постепенно объединяет их в кластеры. В работе проводится анализ эффективности предлагаемого метода.
Clustering is a key technique in data analysis that groups similar objects, facilitating the identification of patterns and promoting efficient data organization. An application of clustering is the creation of vector database indexes, which partitions data points into subsets based on their proximity to centroids. The greedy agglomerative clustering method is simple: starting with individual objects, it gradually merges them into clusters. In this paper, we analyze the proposed method.

Год издания: 2024

Авторы: Казаковцев Владимир Львович , Казаковцев Лев Александрович

Издательство: Петрозаводск

Источник: Всероссийский форум молодых исследователей - 2024

Номера страниц: 113-117

Держатель оригинала документа: Сибирский государственный университет науки и технологий имени академика М.Ф. Решетнева

Мероприятие: ВСЕРОССИЙСКИЙ ФОРУМ МОЛОДЫХ ИССЛЕДОВАТЕЛЕЙ - 2024 (Петрозаводск, 2024 ; 25.12 - 25.12)

Количество экземпляров:

Твёрдая копия издания отсутствует в фонде библиотеки

Показать дополнительные сведения

АЛГОРИТМЫ АНАЛИЗА БОЛЬШИХ ДАННЫХ

Христова Ольга Сергеевна
2025 год

ПАРАЛЛЕЛЬНЫЕ АЛГОРИТМЫ КЛАСТЕРИЗАЦИИ БОЛЬШИХ ОБЪЕМОВ ДАННЫХ

Рожнов Иван Павлович и др.
2021 год

Оптимизация обфускации данных в системах обработки и хранения больших данных

Полтавцева М. А.
2025 год

СОВРЕМЕННЫЕ МЕТОДЫ ОБРАБОТКИ БОЛЬШИХ ДАННЫХ

Суетин В. В. и др.
2022 год

Анализ поведенческих шаблонов потребителей на основе больших данных

Щербакова Е. П.
2024 год

КЛАССИФИКАЦИЯ ОБЪЕКТОВ С БОЛЬШИМ ЧИСЛОМ ПРИЗНАКОВ МЕТОДОМ ЛОГИЧЕСКОГО АНАЛИЗА ДАННЫХ

Бартош М. С. и др.
2023 год

ИСПОЛЬЗОВАНИЕ БОЛЬШИХ ЯЗЫКОВЫХ МОДЕЛЕЙ ДЛЯ АНАЛИЗА И ИНТЕРПРЕТАЦИИ ДАННЫХ ДИСТАНЦИОННОГО…

Урдаев В. Д. и др.
2025 год

Кластеризация и её методы

Кудинова В.А. и др.
2023 год

ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ПРОТОКОЛА RTMP ДЛЯ ОБРАБОТКИ ДАННЫХ С БПЛА АЛГОРИТМАМИ КОМПЬЮТЕРНОГО ЗРЕНИЯ В…

Гулютин Н. Н.
2023 год

КЛАСТЕРИЗАЦИЯ РАЗНОТИПНЫХ ДАННЫХ С ПОМОЩЬЮ МЕТОДА ДВУДОЛЬНЫХ МНОЖЕСТВ

Баранова И. В.
2022 год

ГЕНЕТИЧЕСКИЙ АЛГОРИТМ ДЛЯ КЛАСТЕРИЗАЦИИ ДВУМЕРНЫХ ДАННЫХ

Насыров И.Р. и др.
2018 год

ПРИМЕНЕНИЕ ОПЕРАТИВНЫХ ВИТРИН ДАННЫХ ДЛЯ ОБРАБОТКИ БОЛЬШИХ ДАННЫХ

Раевич А.П. и др.
2019 год

Технология интеллектуального анализа больших данных для исследования пространственно-временных…

Мулюкова Ксения Валериановна и др.
2023 год

Интеллектуальный анализ данных (классификация и кластеризация)

Рожнов Иван Павлович и др.
2025 год

МЕТОДЫ ОБРАБОТКИ ДАННЫХ В ФИНАНСОВОМ СЕКТОРЕ

Дмитриев В.Д. и др.
2022 год

АВТОМАТИЗИРОВАННЫЙ АНАЛИЗ БОЛЬШИХ МАССИВОВ ДАННЫХ ПРОМЫШЛЕННОГО МОНИТОРИНГА ДЛЯ ВЫЯВЛЕНИЯ…

Кукарцев Владислав Викторович
2026 год

Библиотечно-издательский комплекс СФУ

ЖАДНАЯ АГЛОМЕРАТИВНАЯ КЛАСТЕРИЗАЦИЯ ПРИ ОБРАБОТКЕ БОЛЬШИХ ДАННЫХ
доклад, тезисы доклада, статья из сборника материалов конференций

Похожие публикации