Klasterlar soni oldindan berilmaganda klasterlash algoritimlari

O’ZBEKISTON RESPUBLIKASI AXBOROT TEXNOLOGIYALARI VA KOMUNIKATSIYALARINI RIVOJLANTIRISH VAZIRLIGI

Muhammad Al-Xorazmiy nomidagi Toshkent axborot texnologiyalari universiteti Samarqand filiali

MUSTAQIL ISH-3


Mavzu: Klasterlar soni oldindan berilmaganda klasterlash algoritimlari

Ax 308 guruh talabasi.
Bajardi:Qo`ziboyev.O
Qabul qildi:KUBAYEV.S


samarqand 2022
REJA
1.Klasterizatsiya.
2.Masalaning qo’yilishi.
3. Weka API.
4.Foydalanilgan adabiyotlar.
Kirish.
Hozirgi kunda axborot kommunikatsion texnologiyalarning tez su’ratlarda rivojlanishi axborot tizimlarining ko’payishi va axborot xajmini keskin tarzda oshib borishiga sabab bo’ldi. Natijada, axborotlarni avtomatik tarzda tahlil qilib, katta hajmdagi axborotni ichindan bilimni aniqlash, ko’rsatkichlarning bir biri bilan bog’liqligi, bashoratlash va xulosalar chiqarish kabi masalalar dolzarb mavzuga aylanib bormoqda. Ma’lumotlarni intelektual tahlilining obyekti aynan shunday masalalarni yechishga yo’naltirilgan bo’lib, o’z ichiga Sinflarga ajratish (classsification), Klasterizatsiya (Clustering), Assosiativ qoidalarni izlash (Searing association rule) va Bashoratlash(Forecasting) kabi masalalarni qamrab oladi. I.
Klasterizatsiya.
Klasterizatsiya-bu berilgan obyektlar toplamini xususiyatlari bo’yicha bir-biriga yaqin guruhlarga ajratishdir. Bunda bir biriga o’xshash obyektlar bir guruhga yig’ilishi va bu guruhlar iloji boricha bir biriga o’xshamasligi kerak. Bu guruhlar klasterlar deb ham yuritiladi. Misol uchun, quidagi rasmda berilgan obyektlar to’plamini 4 ta klasterga ajratish mumkin. 1-rasm. Obyektlar va ularni klasterlarga ajratilishi. Bugungi kunda klasterizatsiya masalasini yechish uchun ko’plab uslublar va ular asosida birnechta algoritmlar ishlab chiqilgan. Lekin bu algoritmlarni hech biri optimal hisoblanmaydi. Ba’zi algoritmlar bir xil masalalarda to’g’ri klasterlarga ajratsa, shu algoritm boshqa masala uchun to’g’ri yechim qabul qila olmasligi mumkin. Mavjud algoritmlarni ishlash uslubiga qarab quidagi sinflarga ajratish mumkin:  Exclusive  Ketma-ketlikka asoslangan(Overlapping)  Daraxtsimon(Hierarchical)  Extimollik bo’yicha(Probabilistic) Eksklusiv klasterlash algoritmlariga misol qilib k-means algoritmini, ketma-ketlikka asoslangan fuzzy c-means, ierarxik uchun CobWeb, extimollik bo’yicha qidiruvchi algorimlarga esa misol qilib EM algoritmini aytishimiz mumkin.