Особливості використання сучасного програмного забезпечення для кластерного аналізу множини об'єктів

Abstract

UA : Мета і завдання дослідження полягають у вивченні сучасних підходів для кластерного аналізу множини об'єктів, під час розробки комп’ютерної системи, що буде ефективно вирішувати задачу кластерного аналізу множини об'єктів. В якості множини об'єктів виступає датасет поведінкових даних користувачів банку. У процесі дослідження була розглянута проблема попереднього аналізу даних для кластеризації, проблему кластерного аналізу множини об'єктів, проблему візуалізації результатів кластерного аналізу та різні підходи до вирішення цих проблем. Як результат, була розроблена комп'ютерна система на базі Python. Комп'ютерна система проводить аналіз даних заданої множини об'єктів, реалізує кластерний аналіз цих даних за допомогою різних методів кластеризації, візуалізує отримані результати різними засобами, порівнює отримані результати за допомогою метрик.

EN : The purpose and task of the research is to study modern approaches for cluster analysis of a set of objects, as well as to develop a computer system that will effectively solve this problem, using as input data a dataset of behavioral data of a set of bank users. In the research process, the problem of preliminary data analysis for clustering, the problem of cluster analysis of a set of objects, the problem of visualization of the results of cluster analysis and different approaches to solving these problems were considered. As a result, a computer system based on Python was developed. The computer system analyzes the data of a given set of objects, implements a cluster analysis of these data using various clustering methods, visualizes the obtained results in various ways, and compares the obtained results using metrics.