Самоорганизующиеся карты Тойво Кохонена, возможности и перспективы применения для анализа кластерных систем (критерий - прибыльность кластера)

В настоящее время в связи с развитием информационных технологий появилась возможность сбора и хранения больших массивов информации (измерение большого набора различных переменных). Визуальное представление и анализ таких наборов затруднен и требует развития специальных методов. [21] В данной работе рассмотрим одной из возможных альтернатив метод самоорганизующихся карт Кохонена. За счет классификации данных по внутреннему сходству они позволяют снизить размерность пространства и упрощают интерпретацию и понимание данных. В данной работе будет изучена возможность применения метода самоорганизующихся карт Кохонена для анализа кластерных систем и оценки неполных данных. Актуальность данной работы, заключается в использовании метода самоорганизующихся карт Кохонена в кластерном анализе и практическом подтверждение этого утверждения. В современных условиях кластерный анализ при помощи самоорганизующихся карт Кохонена широко используются и активно внедряются во все сферы человеческой деятельности. Цель исследования: – изучить возможность кластерного анализа при помощи самоорганизующихся карт Кохонена.

---

Узнайте сколько стоит заказать любую работу на сайте Work5.

---

. Использовать методы кластерного анализа при помощи самоорганизующихся карт Кохонена для решения практических задач. Задачи работы: - теоретически обосновать эффективность метода самоорганизующихся карт Кохонена для анализа кластерных систем. - практически подтвердить эффективность метода самоорганизующихся карт Кохонена для анализа кластерных систем. Объект исследования: использование и применение метода самоорганизующихся карт Кохонена для кластерного анализа Практической значимостью нейросетей Кохонена является их способность отображать многомерные пространства на двухмерную плоскость, представив данные в виде двумерной карты, используя которую можно значительно упростить кластеризацию и анализ данных. Структурно работа представлена введением, двумя парагарфами, заключением, списком литературы

Главное преимущество самоорганизующихся карт Кохонена является их способность "проецирования" многомерных пространств на двумерное. Полученная объективная информация может быть использована для выработки стратегии и принятия управленческих решений по развитию. Визуализация данных в виде двумерной карты позволяет проводить кластеризацию данных и значительно упрощает корреляционный анализ. Двухмерные сетки применяют потому, что есть проблема отображения пространственных структур большого размера. Зная о такой подаче данных, можно визуально узнать о наличие или отсутствие взаимосвязи между входными данными. Нейроны карты Кохонена нужно расположить в виде двухмерной матрицы, и окрасить эту матрицу в зависимости от конечных потребностей анализа нейронов. Отличительной чертой карт Кохонена является то, что объекты с похожими характеристиками находятся рядом, образуя кластеры. Можно проверить точность полученных результатов и провести кластерный анализ с помощью другого алгоритма, например, k-means, результат получится такой же, полное совпадение кластеризации, что сдает нам возможность сделать вывод об объективности кластерного анализа при помощи самоорганизующихся карт Кохонена. В заключении хотелось бы отметить качество проведенного кластерного анализа увеличивается в случае наличия показателей большего количества, числового и категорийного значения. Качественное получение результатов все же зависит от интуиции и квалификации аналитика-эксперта. Только аналитик решает, на какой колличественный состав разбить исследуемый набор данных кластеров, и решает какие свойства при построении кластера будут основными. Наибольшее значение на возможность обобщения, используя полученную карту, влияет выбранный радиус обучения начальных нейронов. Правильно использованный метод инициализации карты может очень увеличить обучение и приведет в итоге к получению результатов более высокого качества. При всем этом описанная технология является универсальным методом анализа. С ее помощью можно анализировать различные стратегии деятельности, производить анализ результатов маркетинговых исследований, проверять кредитоспособность клиентов и т.д. Таким образом, имея перед собой карту и зная информацию о некоторой из части исследуемых объектов, мы можем достаточно достоверно судить об объектах, с которыми мы мало знакомы. В первой части рассмотрены такие понятия как метод самоорганизующихся карт Кохонена. Сформулировано понятие «Самоорганизующиеся карты Кохонена» и раскрыты все аспекты касающиеся данной темы. Показаны различные области применения самоорганизующихся карт Кохонена. Во второй части раскрыты методы кластерного анализа с использование самоорганизующихся карт Кохонена. Цель проведенной работы выполнена в полном объеме: - изучена возможность кластерного анализа и использование на практике метода самоорганизующихся карт Кохонена. В ходе работы были решены следующие задачи: - теоретически обоснована и практически подтверждена эффективность метода самоорганизующихся карт Кохонена для анализа кластерных систем.

1. Дюран Б., Оделл П. Кластерный анализ / Б. Дюран, П. Оделл - М.: Статистика, 1977. 128 с. 2. Жамбю М. Иерархический кластер-анализ и соответствия. / М. Жамбю - М.: Финансы и статистика, 1988. 342 с. [22] 3. Кохонен, Т. Самоорганизующиеся карты / Т. Кохонен. - М.: БИНОМ. Лаборатория знаний, 2008. - 655 с. 4. Мандель И.Д. Кластерный анализ. / И.Д. Мандель - М.: Финансы и статистика, 1988. 176 с. 5. Осовский, С. Нейронные сети для обработки информации / С. Осовский. - М.: Финансы и статистика, 2002. - 244 с. 6. Сараев П.В. Нейросетевые методы искусственного интеллекта: учеб. пособие. Липецк: ЛГТУ, 2007. 64 с. [19] 7. А.А. Трутце, Е.А. Савельева, В.В. Демьянов, М.Ф. Каневский, В.А. Тимонин, С.Ю. Чернов// Применение самоорганизующихся карт Кохонена для классификации и анализа пространственно распределенных неполных данных по окружающей среде/ М.: 1999 г. российская академия наук институт проблем безопасного развития атомной энергетики с.67[9] 8. Хайкин, С. Нейронные сети: полный курс / С. Хайкин. - М.: Вильямс, 2006. - 1104 с. 9. Применение самоорганизующихся карт Кохенена для классификации и анализа пространственно-распределительных неполных данных по окружающей среде - [Электронный ресурс] – Режим доступа: http://en.ibrae.ac.ru/docs/109/prep.pdf 10. Использование самоорганизующихся карт Кохонена в трейдинге - [Электронный ресурс] – Режим доступа: https://www.mql5.com/ru/articles/283 11. Анализ данных самоорганизующихся карт Кохонена - [Электронный ресурс] – Режим доступа: http://datareview.info/article/analiz-dannyih-samoorganizuyushhiesya-kartyi-kohonena/ 12. Автоматическая кластеризация в анализе данных на основе самоорганизации карт Кохонена - [Электронный ресурс] – Режим доступа: https://cyberleninka.ru/article/n/avtomaticheskaya-klasterizatsiya-v-analize-dannyh-na-osnove-samoorganizuyuschihsya-kart-kohonena 13. Использование самоорганизующихся карт в задачах кластеризации - [Электронный ресурс] – Режим доступа: https://basegroup.ru/community/articles/som-mine 14. Кластерный анализ с применением самоорганизующихся карт Кохонена - [Электронный ресурс] – Режим доступа: https://revolution.allbest.ru/economy/00510178_0.html 15. Data Mining - [Электронный ресурс] – Режим доступа: http://portal.tpu.ru/departments/kafedra/vt/Disciplines_VT/Data_storehouses/FilesTab/Tab/lections%20data%20mining.pdf 16. Карта Кохонена - [Электронный ресурс] – Режим доступа: https://studfiles.net/preview/6172583/ 3 17. Методы исследования рынка кредитования - [Электронный ресурс] – Режим доступа: http://diplomba.ru/work/4823#2 18. Самоорганизующиеся карты - [Электронный ресурс] – Режим доступа: http://economics.studio/finansovyiy-analiz/samoorganizuyuschiesya-kartyi-27478.html 19. «Вестник Магнитогорского государственного технического университета им. Г.И. Носова» выпуск № 2 - [Электронный ресурс] – Режим доступа: http://vestnik.magtu.ru/ 20. Инновационные методы работы на биржевом рынке для предпринимателя - [Электронный ресурс] – Режим доступа: http://e.120-bal.ru/doc/23621/index.html 21. Контроль и анализ качества воздуха в учебно-научной лаборатории технологии материалов и покрытий - [Электронный ресурс] – Режим доступа: http://elibrary.sgu.ru/VKR/2017/27-03-02_024.pdf 22. Открытые семантические технологии проектирования интеллектуальных систем - [Электронный ресурс] – Режим доступа: http://iiorao.ru/iio/pages/konf_ob/archive_nauch_conferences/nauch_conf_2016/minsk_2016/%D1%E1%EE%F0%ED%E8%EA_OSTIS-2016.pdf