ОБҐРУНТУВАННЯ ШВИДКИХ АЛГОРИТМІВ КЛАСИФІКАЦІЇ НА МНОЖИНАХ BIG DATA ЗА КРИТЕРІЯМИ НАДІЙНОСТІ І ПРОДУКТИВНОСТІ
DOI:
https://doi.org/10.36994/2788-5518-2023-01-05-16Ключові слова:
швидкі алгоритми класифікації, множини елементів, центри класів, метрики, розподілення ймовірностей, вирішальні правила, показники надійності та продуктивностіАнотація
У роботі розглянуто швидкі алгоритми класифікації, що можуть бути застосовані для розв’язку задач типу Big Data. Розглянуті алгоритми. засновані на принципах M-means. При цьому всі можливі представники класів замінюються невеликою кількістю характеристик цих класів. Приведено теоретичне обґрунтування алгоритмів адаптивних метрик та адаптивних правил. Показано принципи реалізації даних алгоритмів для розв’язку досить широкої сфери практичних задач. Наведено приклад порівняння ряду алгоритмів класифікації за критеріями надійності та продуктивності.
Посилання
Pijush Kanti Dutta Pramanik, Saurabh Pal, Moutan Mukhopadhyay, Simar Preet. Big Data classification: techniques and tools. Applications of Big Data in Healthcare, Academic Press, 2021. P. 1-43.
Chenxia Jin, Fachao Li, Shijie Ma, Ying Wang. Sampling scheme-based classification rule mining method using decision tree in big data environment. Knowledge-Based Systems, Vol. 244, 2022.
Nooshin Hanafi, Hamid Saadatfar. A fast DBSCAN algorithm for big data based on efficient density calculation. Expert Systems with Applications, Vol. 203, 2022, 117501, ISSN 0957-4174.
Chaoyu Gong, Zhi-gang Su, Pei-hong Wang, Qian Wang, Yang You. Evidential instance selection for K-nearest neighbor classification of big data. International Journal of Approximate Reasoning, Vol. 138, 2021. Pages 123-144.
Ayman Taha, Ali S. Hadi, Bernard Cosgrave, Susan McKeever. A multiple association-based unsupervised feature selection algorithm for mixed data sets. Expert Systems with Applications, Vol. 212, 2023, 118718, ISSN 0957-4174..
Qian Tao, Chunqin Gu, Zhenyu Wang, Daoning Jiang. An intelligent clustering algorithm for high-dimensional multiview data in big data applications. Neurocomputing, Vol. 393, 2020, Pages 234-244, ISSN 0925-2312, комп’ютерних наук та кібернетики. Київ: КНУ, 2017. 150 с.
Abiodun M. Ikotun, Absalom E. Ezugwu, Laith Abualigah, Belal Abuhaija, Jia Heming. K-means clustering algorithms: A comprehensive review, variants analysis, and advances in the era of big data. Information Sciences, Vol. 622, 2023, Pages 178-210, ISSN 0020-0255..
Огірко О.І., Галайко Н.В. Теорія ймовірностей та математична статистика: навч. посібн. Львів: ЛьвДУВС, 2017. 292 с.
Ивахненко А.Г., Степашко В.С. Помехоустойчивость моделирования. Киев: Наукова думка, 1985. 216 с.
Одегов М.А., Гаджиєв М.М., Буката Л.М., Глазунова Л.В., Кочеткова М.В. Порівняння алгоритмів класифікації Big Data методами імітаційного моделювання. Інфокомунікаційні та комп’ютерні технології. Київ, 2023. No 1 (стаття у даному випуску журналу).
