Кластерний аналіз даних із використанням штучних нейронних мереж

DOI №______

Анотація

Запропоновано процес кластерного аналізу даних, що ґрунтується на об’єднанні об’єктів зі спільними властивостями у групи. Розглянуто та проаналізовано внесок науковців у вивчення кластерного аналізу даних із використанням штучних нейронних мереж та їх досягнення за останні роки, доцільність використання штучних нейронних мереж для процесу кластерного аналізу даних. Описано з використанням математичного апарату модель системи кластерного аналізу даних із використанням штучних нейронних мереж.

Ключові слова: кластер; кластеризація; кластерний аналіз даних; алгоритм; математична модель; штучна нейронна мережа; big data.

Список використаної літератури
1. Deep clustering via joint convolutional autoencoder embedding and relative entropy minimization / K. G. Dizaji, A. Herandi, C. Deng [et al.] // In 2017 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV). IEEE, 2017. P. 5747–5756.
2. Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation / R. Girshick, J. Donahue, T. Darrell, J. Malik // In CVPR, 2014. P. 580–587.
3. Improved deep embedded clustering with local structure preservation / X. Guo, L. Gao, X. Liu, J. Yin // In International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI-17), 2017. P. 1753–1759,
4. Deep clustering with convolutional autoencoders / X. Guo, X. Liu, E. Zhu, J. Yin // In International Conference on Neural Information Processing, Springer, 2017. P. 373–382.
5. Xie J., Girshick R., Farhadi A. Unsupervised deep embedding for clustering analysis // In International conference on machine learning, 2016. P. 478–487.
6. Yang J., Parikh D., Batra D. Joint unsupervised learning of deep representations and image clusters // In CVPR, 2016. P. 5147–5156.