ISODATA ALGORITMI VA UNING QO‘LLANILISHI
Ключевые слова:
ISODATA, кластеризация, K-средние, анализ данных, машинное обучение, итеративные алгоритмы, обработка изображений, географические информационные системы, маркетинговый анализ, биологические данные., ISODATA, clustering, K-means, data analysis, machine learning, iterative algorithms, image processing, geographic information systems, marketing analysis, biological data., ISODATA, klasterlash, K-o‘rtacha, maʼlumotlar tahlili, mashinaviy o‘rganish, iterativ algoritmlar, tasvirni qayta ishlash, geografik axborot tizimlari, marketing tahlili, biologik maʼlumotlar.Аннотация
Ushbu maqolada ISODATA (Iterative Self-Organizing Data Analysis Technique) algoritmi va uning klasterlash jarayonidagi qo‘llanilishi tahlil qilinadi. ISODATA algoritmi K-o‘rtacha algoritmining rivojlangan shakli bo‘lib, maʼlumotlarni avtomatik ravishda guruhlarga ajratish uchun ishlatiladi. Algoritmning ishlash mexanizmi, asosiy xususiyatlari, afzalliklari va kamchiliklari ko‘rib chiqiladi. Shuningdek, uning tasvirni qayta ishlash, geografik maʼlumotlarni tahlil qilish, marketing, biologiya va boshqa sohalardagi amaliy qo‘llanilish imkoniyatlari yoritib beriladi. Mazkur maqola ISODATA algoritmi haqida chuqurroq tushunchaga ega bo‘lishni istagan tadqiqotchilar va maʼlumotlar tahlili bo‘yicha mutaxassislar uchun mo‘ljallangan.
This article explores the ISODATA (Iterative Self-Organizing Data Analysis Technique) algorithm and its application in clustering processes. ISODATA, an advanced version of the K-means algorithm, is used for automatically grouping data. The article examines the working mechanism of the algorithm, its key features, advantages, and limitations. Furthermore, its practical applications in image processing, geographic data analysis, marketing, biology, and other fields are highlighted. This article is intended for researchers and data analysis professionals seeking a deeper understanding of the ISODATA algorithm.
В данной статье рассматривается алгоритм ISODATA (Iterative Self-Organizing Data Analysis Technique) и его применение в задачах кластеризации. ISODATA является усовершенствованной версией алгоритма K-средних, предназначенной для автоматического распределения данных на группы. В статье анализируется механизм работы алгоритма, его основные особенности, преимущества и ограничения. Также освещены практические приложения ISODATA в обработке изображений, анализе географических данных, маркетинге, биологии и других областях. Статья предназначена для исследователей и специалистов по анализу данных, желающих углубить свои знания об алгоритме ISODATA.
Библиографические ссылки
FOYDALANILGAN ADABIYOTLAR
Онаркулов, М. К. (2024). ИНТЕГРАЦИЯ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ В РАСПОЗНАВАНИИ РЕЧИ И РАЗРАБОТКА НОВЫХ МЕТОДОВ. ОБРАЗОВАНИЕ НАУКА И ИННОВАЦИОННЫЕ ИДЕИ В МИРЕ, 47(7), 193-197.
Онаркулов, М. К., угли Юсупов, М. А., & угли Умиржонов, Л. А. (2023). ПРИМИНЕНИЕ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ В РАСПОЗНАВАНИИ РЕЧИ. Educational Research in Universal Sciences, 2(3), 1206-1210.
Umarjon o‘g, Y. Y. L. (2024). PROBLEMS AND MODERN TRENDS IN COMPUTING ENGINEERING. Multidisciplinary and Multidimensional Journal, 3(6), 17-21.
Onarkulov, M., & Nabijonov, A. (2024). DB2: KATTA HAJMDAGI MA’LUMOTLARNI SAMARALI BOSHQARISH. Инновационные исследования в науке, 3(5), 99-104.
Onarkulov, M., & G'oyibova, G. (2024). SQL SERVER ILOVASIDA UNIVERSAL MODELNI QO'LLASH VA KONVERTATSIYA ETISHNING SAMARALI YO'LLARI. Академические исследования в современной науке, 3(18), 147-152.
Karimberdiyevich, M. O. (2024). RBF TURLARINING O ‘QITISH ALGORITMI VA XOR MASALASI. worldly knowledge conferens, 8(1), 176-180.
Karimberdiyevich, M. O. (2024). GAUSS FUNKSIYASI. worldly knowledge conferens, 8(1), 239-244.
Karimberdiyevich, O. M. (2024). SQL TILIDA PROTSEDURA VA FUNKSIYALARDAN FOYDALANISHNING AHAMIYATI. worldly knowledge conferens, 8(1), 145-148.
Karimberdiyevich, O. M. (2024). BIR QATLAMLI NEYRON TO’RLARI VA ULARNI YARATISH USULLARI. IQRO INDEXING, 9(2), 104-108.
Onarkulov, M., & Omonaliyeva, E. (2024). QARORLAR DARAXTI VA UNI KIRITISH ALGORITIMI. Science and innovation in the education system, 3(6), 66-73.
Onarkulov, M., & Isaqova, S. (2024). NEYROCHIPLAR, MAXSUS MATRITSALI KUCHAYTIRGICHLAR VA NEYROEMULYATORLAR. Science and innovation in the education system, 3(6), 52-58.
Karimberdiyevich, M. O. (2024). EKSPERT TIZIMLARI YARATISH VA ULARNING MUAMMOLARI. ILM-FAN YANGILIKLARI KONFERENSIYASI, 2(1), 123-126.
Onarkulov, M., & Meliboyeva, A. (2024). HEMMING NEYRON TOʻRLAR VA ULARNING ARXITEKTURASI. Current approaches and new research in modern sciences, 3(4), 177-181.
Onarkulov, M., & Satinova, G. (2024). NEYRON TO ‘RLARIDA FAOLLASHTIRISH FUNKSIYALARI. Theoretical aspects in the formation of pedagogical sciences, 3(8), 26-30.
Karimberdiyevich, O. M., & Mahamadamin o’g’li, Y. A. (2023). BASHORATLI TAHLILLAR UCHUN MASHINALI O’QITISH ALGORITMLARI. QIYOSIY QARASHLAR. Journal of Integrated Education and Research, 2(1), 130-134.
Foydalanilgan Veb-saytlar
1. MongoDB: https://www.mongodb.com
2. Cassandra: https://cassandra.apache.org
3. Neo4j: https://neo4j.com
4. Couchbase: https://www.couchbase.com
