KLASTERIZATSIYA
Ключевые слова:
Kalit so’zlar: Klasterizatsiya, Ma'lumotlarni guruhlash, K-means algoritmi, Hierarchical Clustering, DBSCAN, Ma’lumotlar tahlili, Sun’iy intellekt, Marketing segmentatsiyasi, Tibbiyot diagnostikasi, Transport optimallashtirish, Dinamik tizimlar.Аннотация
Anotatsiya: Ushbu maqola klasterizatsiya usullarining amaliy jihatlariga
bag‘ishlangan bo‘lib, ularning turli sohalardagi muhim qo‘llanilishi haqida batafsil
ma’lumot beradi. Klasterizatsiya algoritmlari qo‘llaniladigan bir nechta sohalar ko‘rib
chiqiladi: sun’iy intellektda ma’lumotlarni guruhlash, marketingda mijozlarni
segmentlash, tibbiyotda diagnostika ma’lumotlarini tahlil qilish va transport
tizimlarida marshrutlarni optimallashtirish. Bundan tashqari, maqolada klasterizatsiya
texnikasining rivojlanish istiqbollari va uning yirik ma’lumotlar bazalari bilan
ishlashdagi potensiali muhokama qilinadi. Xulosa qilib aytganda, klasterizatsiya
algoritmlarining ilmiy va amaliy qiymati tobora ortib borayotganini va ularni turli
sohalarda samarali qo‘llash insoniyatning kelajakdagi hayot tarzini sezilarli darajada
o‘zgartirishi mumkinligini ko‘rishimiz mumkin.
Библиографические ссылки
Foydalanilgan adabiyotlar
1. Tan, P.-N., Steinbach, M., Kumar, V. Introduction to Data Mining
2. Jain, A. K., Murty, M. N., Flynn, P. J. Data Clustering: A Review
3. Bishop, C. M. Pattern Recognition and Machine Learning
4. Han, J., Kamber, M., Pei, J. Data Mining: Concepts and Techniques
5. Hastie, T., Tibshirani, R., Friedman, J. The Elements of Statistical Learning: Data
Mining, Inference, and Prediction
6. Xu, R., Wunsch, D. Clustering
7. MacQueen, J. B. Some Methods for Classification and Analysis of Multivariate
Observations
8. Ester, M., Kriegel, H.-P., Sander, J., Xu, X.A Density-Based Algorithm for
Discovering Clusters in Large Spatial Databases with Noise
9. Kaufman, L., Rousseeuw, P. J. Finding Groups in Data: An Introduction to Cluster
Analysis
10. Aggarwal, C. C., Reddy, C. K. Data Clustering: Algorithms and Applications
