Optimizaciq klasterizacii k-means s pomosch'ü geneticheskogo algoritma

S techeniem wremeni nakapliwaetsq ogromnoe kolichestwo dannyh. Izwlechenie informacii - odin iz samyh trudoemkih processow, poskol'ku on sil'no war'iruetsq w zawisimosti ottrebowanij pol'zowatelq . Razlichnye podhody k analizu dannyh ispol'zuütsq dlq sbora nuzhnyh dannyh i predstawleniq ih w udobowarimom wide dlq konechnyh pol'zowatelej. Klasterizaciq i klassifikaciq - dwa metodaintellektual'nogo analiza dannyh , kotoryeispol'zuütsq dlq wyqwleniq ranee newidimyh zakonomernostej i ponimaniq.V ätom obzore rassmatriwaetsq ispol'zowanie metodow intellektual'nogo analiza dannyh, w chastnosti klasterizacii i klassifikacii, dlq izwlecheniq neobhodimoj informacii iz nakoplennyh dannyh. V nej podcherkiwaetsq wazhnost' wybora podhodqschego algoritma klasterizacii i predstawlena koncepciq ispol'zowaniq geneticheskogo algoritma dlq uluchsheniq metoda klasterizacii k-means. Predlozhennyj metod naprawlen na optimizaciü processa klasterizacii i demonstriruet swoü äffektiwnost' s pomosch'ü scenarnogo testa. V zaklüchenii predlagaütsq buduschie issledowaniq po dal'nejshej optimizacii algoritma k-means s pomosch'ü razlichnyh äwolücionnyh metodow.