ELM VƏ TƏHSİL


Böyük həcmli məlumatların analizi üçün iterativ klasterləşdirmə metodları araşdırılır

Bakı, 18 oktyabr, AZƏRTAC

AMEA İnformasiya Texnologiyaları İnstitutunun növbəti onlayn elmi seminarında doktorant Şəlalə Tahirzadə “Böyük həcmli məlumatların analizi üçün iterativ klasterləşdirmə metodları” mövzusunda məruzəsini təqdim edib.

Bu barədə AZƏRTAC-a institutdan məlumat verilib. Məruzəçi klasterləşdirmə alqoritmləri, onların növləri və əsas anlayışları (klasterin keyfiyyəti, diametri, oxşarlıq, məsafə anlayışı və s.) haqqında məlumat verib. O, ən məşhur klasterləşdirmə alqoritmlərindən biri olan K-means alqoritmi, onun üstünlükləri və çatışmazlıqlarından danışıb. Qeyd edib ki, böyük ölçülü datasetlər üçün bu alqoritmin tətbiqi ilə əlaqədar olaraq yaranan bir sıra çətinliklər nəzərə alınaraq yeni alqoritm təklif olunub.

Sonda məruzə ətrafında fikir mübadiləsi aparılıb, suallar cavablandırılıb.

Şöbə müdiri, AMEA-nın müxbir üzvü, texnika elmləri doktoru Ramiz Alıquliyev mövzu ilə bağlı fikirlərini səsləndirib. Nəticələrin təhlil edilərək, təklif olunmuş alqoritmin maksimum, minimum və orta qiymətlərinin də müqayisəli analiz olunması, yekun nəticənin vizuallaşdırılması və əldə edilmiş nəticə əsasında məqalənin hazırlanmasını tövsiyə edib.

© Materiallardan istifadə edərkən hiperlinklə istinad olunmalıdır
Mətndə səhv varsa, onu qeyd edib ctrl + enter düyməsini basaraq bizə göndərin

MÜƏLLİFLƏ ƏLAQƏ

* işarəsinin olunduğu yerləri doldurun.

Zəhmət olmasa, yuxarıdakı şəkildə göstərilən hərfləri daxil edin.
Hərflərin böyük və ya balaca olmasının fərqi yoxdur.