Муҳаммад ал-хоразмий номидаги тошкент ахборот технологиялари

KLASTERIZATSIYA 
MASALALARINI “DEDUCTOR STUDIO 
ACADEMIC” PLATFORMASIDAN FOYDALANIB 
VIZUALLASHTIRISH. 
Sobirov R.A
1
, Bahodirov J.
 2
 
1
Muhammad al-Xorazmiy nomidagi Toshkent axborot texnologiyalari universiteti 
Samarqand filiali assistenti, 
2
Muhammad al-Xorazmiy nomidagi Toshkent axborot texnologiyalari universiteti 
Samarqand filiali talabasi
Klasterizatsiyani bajarish natijasida nechta klaster qurilishi lozimligini bilish 
muhumdir. Klasterizatsiyada ob’ektlarning tabiiy lokal zichligini aniqlashtirish 
kerak deb faraz qilinadi. Shuning uchun klasterlar soni noaniq bo’ganda 
algoritmlarning ko’rinishini yetarlicha qiyinlashtiruvchi, aniq bo’lganda esa 
yechim sifatiga kuchli ta’sir o’tkazuvchi parametr bo’ladi. Klasterlar sonini tanlash 
muammos
i trivial emas. Ba’zan, qanoatlantiruvchi nazariy yechimni olish uchun 
oldindan berilgan bir necha taqsimlash xossalari haqida kuchli faraz qilishni talab 
qiladi. Klasterizatsiya masalasini yechishda masalaning ma’nosidan kelib chiqqan 
holda bo’linish hosil qiluvchi algoritmlardan foydalaniladi. Berilgan algoritmlar 
ma’lumotlarni shunday guruhlashga harakat qiladiki, bo’lish algoritmining maqsad 
funksiyasi ekstremumga (minimumga) erishsin. 
Klasterizatsiyaning bo’lishlar usuliga asoslangan uchta asosiy algoritmini 
qaraymiz. Berilgan algoritmlarni tahlil qilishda quyidagi bazaviy tushunchalardan 
foydalanamiz. 
- 
M 
o’rganilayotgan bo’linishlar to’plami; 

---

145 
- 
Quyidagi formula masofa matritsasi formulasi deyiladi: 
(
)
,
,
)
,
(
,
)
,
(
)
(
)
(
2
)
(
)
(
2
i
j
i
i
j
A
i
j
i
j
A
c
m
A
c
m
c
m
c
m
d
=
=
(4) 
bu yerda A matritsa 
– masofani hisoblash usulini aniqlaydi. Masalan, birlik 
matritsa bo’yicha Evklad masofasidan foydalanish.
- 
C 
– klasterlat markazlari vektori; 
- 
U 
– klasterizatsiya bo’yicha bo’linish matritsasi; 
- 
)
,
,
,
(
U
C
d
M
J
J
=
- maqsad funksiyasi; 
- 
Chegaralanishlar majmuasi