Оглавление
Введение
Глава 1 Сравнительный анализ подходов к решению задачи кластерного анализа
1.1. Проблема кластеризации данных.
1.1.1. Постановка задачи кластерного анализа.
1.1.2. Измерение расстояния между объектами
1.1.3. Функционалы качества разбиения
1.1.4. Подходы к решению задачи кластеризации
1.2. Методы кластерного анализа.
1.2.1. Методы, основанные на представлении выборки в виде графа
1.2.1.1. Метод КНП кратчайшего наименьшего пути
1.2.2. Иерархические методы
1.2.2.1. Агломсратнвныс методы.
1.2.2.2. Агломеративные методы на основе свойства редуктивности
1.2.2.3. Дивизимные методы.
1.2.3. Параллельные итеративные методы.
1.2.3.1. Метод .
1.2.4. Последовательные итеративные методы.
1.2.4.1. Кластеризации xi xiii
1.2.4.2. Метод средних МакКуина
1.2.5. Нейросегевые методы.
1.2.5.1. Сети Кохонена.
1.2.5.2. Рекуррентные сети Хонфилда
1.3. Сравнительный анализ методов кластеризации.
1. 4. Постановка задачи диссертации.
Выводы.
Глава 2. Новые математические методы решения задачи кластеризации
2.1. Решение задачи таксономии.
2.1.1. Постановка задачи.
2.1.2. Теоретические основы метода карманной кластеризации.
2.1.3. Зависимость кластерного решения от значений параметров метода
2.2. Кластеризация методом многоэкстремальной оптимизации.
2.2.1. Постановка задачи.
2.2.2. Теоретические основы метода кластеризации.
2.1.5. Зависимость кластерного решения от значений параметров метода
2.1.6. Применимость метода кластсризации.
Выводы.
Глава 3. Кластеризация потребителей рынка банковских услуг в РФ
3.1. Задача кластеризации потребителей банковских услуг.
3.2 Сокращение пространства признаков выборки.
3.2.1. Поиск оптимального числа факторов
3.2.2. Интерпретация полученных факторов
3.3. Сегментация методом карманной кластеризации.
3.3.1. Реализация метода карманной кластеризации
3.3.2. Построение кластерного решения.
3.3.3. Построение профилей и интерпретация сегментов
3.3.4. Управленческие рекомендации но результатам сегментирования
Глава 4. Исследование профессиональных компетенций ИКТ в рамках Федеральной целевой программы.
4.1. Задача выделения пула учителсЙинноваторов.
4.2. Сокращение пространства признаков выборки
4.2.1. Поиск оптимального числа факторов
4.2.2. Интерпретация полученных факторов
4.3. Сегментация методом О кластеризации.
4.3.1. Реализация метода кластеризации.
4. 3. 2. Построение оптимального разбиения
4.3.3. Исследование качества полученного кластерного решения.
4.3.4. Интерпретация сегментов.
4.4. Результаты многофакторного анализа.
4.5. Методы кластерного анализа для определения рейтинга студентов
Выводы.
Заключение.
Литература
- Київ+380960830922