1 / 8

Санкт-Петербургский государственный университет математико-механический факультет

Санкт-Петербургский государственный университет математико-механический факультет кафедра системного программирования. Разработка кроссплатформенного приложения для кластерного анализа данных на основе рандомизированных алгоритмов. 2010 г. Введение. Проблемы: Качество кластеризации

josef
Download Presentation

Санкт-Петербургский государственный университет математико-механический факультет

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript

  1. Санкт-Петербургский государственный университет математико-механический факультет кафедра системного программирования Разработка кроссплатформенного приложения для кластерного анализа данных на основе рандомизированных алгоритмов 2010 г

  2. Введение Проблемы: • Качество кластеризации • Трудоёмкость задачи • Обоснованность • Решение: • Рандомизированные алгоритмы • Сценарный подход 6 кластеров 2 кластера

  3. Постановка задачи • Реализация алгоритма • Апробация • Сравнительный анализ • Исследование зависимости от параметров

  4. Рандомизированный алгоритм Входные параметры алгоритма Cлучайные выборки точек Вычисление индексной функции Построение равномерных аппроксимаций Вычисление характеристической функции Определение индексного множества

  5. Реализация • Python • QT & pyQT • NumPy, SciPy • Matplotlib

  6. Результаты моделирования

  7. Сравнительный анализ

  8. Результаты • Разработано кроссплатформенное приложение для кластерного анализа данных • Реализован новый рандомизированный алгоритм • Подтверждены оценки состоятельности • Сделены выводы о зависимости работоспособности от параметров

More Related