TASNIFLASH VA KLASTERLASH
Article Sidebar
Main Article Content
Аннотация:
Ushbu maqolada tasniflash va klasterlash usullari ma'lumotlarni tahlil qilishda qo‘llaniladigan muhim texnikalar sifatida ko‘rib chiqiladi. Tasniflash nazorat ostidagi o‘rgatish usuli bo‘lib, ma'lumotlarni oldindan belgilangan kategoriyalarga ajratishni o‘z ichiga oladi. Bu jarayonda o‘rgatish namunalar asosida model yaratiladi va yangi ma'lumotlar tegishli sinflarga taqsimlanadi. Klasterlash esa nazorat ostida bo‘lmagan o‘rgatish usuli bo‘lib, ma'lumotlarni yashirin o‘xshashliklar yoki tuzilmalarga asoslangan holda guruhlash imkonini beradi. Ushbu usul K-means, hierarchik klasterlash va DBSCAN kabi algoritmlar yordamida amalga oshiriladi. Maqolada tasniflash va klasterlashning marketing, tibbiyot, texnologik nosozliklarni aniqlash kabi sohalardagi qo‘llanilishi ko‘rib chiqilib, ushbu texnologiyalarning samaradorlik va ilmiy-texnik rivojlanishga qo‘shayotgan hissasi yoritilgan. Ma'lumotlarni tahlil qilishdagi bu usullar bilimlarni aniqlash va qaror qabul qilish jarayonini yanada takomillashtiradi.
Article Details
Как цитировать:
Библиографические ссылки:
"Pattern Recognition and Machine Learning" – Christopher M. Bishop
"Data Mining: Concepts and Techniques" – Jiawei Han, Micheline Kamber, Jian Pei
"Introduction to Data Mining" – Pang-Ning Tan, Michael Steinbach, Vipin Kumar
"Machine Learning for Absolute Beginners" – Oliver Theobald
"A Survey of Clustering Techniques" – Anil K. Jain, M. N. Murty, P. J. Flynn (1999)
"Efficient and Effective Clustering Methods for Spatial Data Mining" – Ester, Kriegel, Sander, Xu
Google Scholar (https://scholar.google.com):
M.Mamatov, A.Rahimov. “Sun’iy intellekt asoslari”
"Алгоритмы кластеризации и их применение" – учебник (русча).