Джулій, В.М.Горбатюк, О.М.Dzuliy, V.M.Gorbatyuk, A.M.2015-08-232015-08-232014Методи та алгоритми кластеризації при комплексному аналізі даних [Текст] / В. М. Джулій, О. М. Горбатюк // Вимірювальна та обчислювальна техніка в технологічних процесах. – 2014. – № 4. – С. 135-137.https://elar.khmnu.edu.ua/handle/123456789/4161В статті виділено особливу роль вирішенні задачі кластеризації при комплексному аналізі даних про властивості яких на момент початку аналізу нічого невідомо. Висвітлено відомі методи розв'язання задачі кластеризації. Виявлено особливості та недоліки існуючих методів кластеризації. Дані недоліки виникають з припущень в відношенні досліджуваних даних: кластери мають задану форму, в кожному з кластерів є вузлова точка, по відношенню до якиих і будується розбиття. Такі допущення не завжди коректні. Крім того, при побудові кластерів не приймаються до розрахунку відношення між елементами множини даних.The article indicated the special role of solving the problem of clustering in complex data analysis the properties of which at the time the test is not known. The article known methods of solving the problem of clustering. The features and shortcomings of existing clustering methods. These deficiencies arise from assumptions concerning the survey data, clusters are specified shape, each cluster node is in relation towhich and built a partition. These assumptions are not always correct. In addition, the construction of clusters are not taken into account the relationship between the elements of the set of data.ukінтелектуальна обробка данихпрограмні системиалгоритмибаза даних і знаньінформаційна системаdata miningsoftware systemsalgorithmsdatabase and knowledge information systemСтаття004.891