Analiz osnovnykh algoritmov klasterizatsii mnogomernykh dannykh

V rabote privoditsya postanovka zadachi klasterizatsii dannykh, provoditsya klassifikatsiya metodov i rassmatrivayutsya vozmozhnye tipy klasternykh struktur, issleduyutsya i realizuyutsya osnovnye metody klasterizatsii. Osoboe vnimanie udeleno trem metodam: metodu k-srednikh, metodu kratchayshego nezamknutogo puti i algoritmu Lansa-Uil'yamsa. Takzhe v rabote udelyaetsya vnimanie kachestvu provedeniya klasterizatsii dannykh, priveden kratkiy obzor sushchestvuyushchikh funktsionalov kachestva klasterizatsii, reshaetsya prakticheskaya zadacha klasterizatsii vedushchikh rossiyskikh bankov po pokazatelyam ikh finansovoy deyatel'nosti. Dannaya zadacha reshaetsya s pomoshch'yu trekh vysheperechislennykh metodov klasterizatsii. Provoditsya vizualizatsiya rezul'tatov raboty metodov i analiziruyutsya poluchennye itogi.