AMEA İnformasiya Texnologiyaları İnstitutunda 13 saylı şöbənin növbəti onlayn elmi seminarı keçirilib.
İnstitutun doktorantı Şəlalə Tahirzadə “Böyük həcmli məlumatların analizi üçün iterativ klasterləşdirmə metodları” mövzusunda məruzəsini təqdim edib. O, klasterləşdirmə alqoritmləri, onların müxtəlif növləri və əsas anlayışları (klasterin keyfiyyəti, diametri, oxşarlıq, məsafə anlayışı və s.) haqqında ətraflı məlumat verib.
Məruzəçi 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. Bu alqoritm K-means alqoritminin modifikasiyası olub, İterativ çəkili K-means adlandırılıb.
Ş.Tahirzadə tədqiqat işində K-means, İterativ çəkili K-means və İterativ K-means alqoritmlərinin addımlarının nəzərdən keçirildiyini bildirib. Təklif olunmuş alqoritmin R proqramlaşdırma dilində yazılmış kodunu və bu proqram əsasında həyata keçirilmiş eksperimentlərin nəticələrini təqdim edib. Qeyd edib ki, müxtəlif ölçülü datasetlər üzərində aparılmış eksperimentlərin nəticələri K-means və İterativ K-means alqoritmlərinin nəticələri ilə müqayisəli analiz edilib. Müqayisələr müxtəlif indekslər (Purity, Davies-Bouldin) və eyni zamanda məqsəd funksiyası, zaman göstəriciləri əsasında həyata keçirilib.
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.
© Bütün hüquqlar qorunur. Xəbərlərdən istifadə edərkən www.iсt.az saytına istinad zəruridir.
