ЗАСТОСУВАННЯ БІКЛАСТЕРНОГО АНАЛІЗУ ДЛЯ ФОРМУВАННЯ ПІДМНОЖИН КОЕРЕНТНИХ ДАНИХ

  • Сергій Бабічев

Abstract

У статті запропоновано новий підхід до аналізу даних за допомогою бікластерного аналізу, який суттєво відрізняється від традиційної кластеризації. Автори зосереджуються на виявленні коерентних підмножин у складних даних, що виходять за межі звичайних даних, наприклад, експресії генів. Основна увага приділяється дослідженню, як бікластерний аналіз може виявляти приховані зв'язки у даних, що часто залишаються непоміченими при використанні традиційних методів. Автори детально розглядають якість бікластерів, використовуючи середньоквадратичну помилку (MSE) та взаємну інформацію, забезпечуючи таким чином достовірність та об'єктивність результатів. Особливість бікластерного аналізу полягає у його здатності виявляти бікластери різних розмірів та форм, що є важливим для розуміння складних та неоднорідних даних. Це дозволяє не тільки виділяти локальні шаблони в підмножинах даних, але й розкривати більш складні взаємозв'язки. Стаття також акцентує на оптимізації гіперпараметрів і використанні критеріїв якості для досягнення найбільш точних результатів. Мета дослідження полягає не тільки в ідентифікації коерентних підмножин даних, але й у глибшому розумінні структурних особливостей і взаємозв'язків, відкритих завдяки бікластерному аналізу. Ця робота відкриває нові перспективи для аналізу складних даних, пропонуючи більш глибоке розуміння їх структури та динаміки. Особливо цінним є здатність методу виявляти перетинні бікластери, що сприяє виявленню складніших і глибших залежностей у даних.

Downloads

Download data is not yet available.
Published
2024-02-09
Pages
54-63
How to Cite
БабічевС. (2024). ЗАСТОСУВАННЯ БІКЛАСТЕРНОГО АНАЛІЗУ ДЛЯ ФОРМУВАННЯ ПІДМНОЖИН КОЕРЕНТНИХ ДАНИХ . Journal of Information Technologies in Education (ITE), (55), 54-63. Retrieved from https://ite.kspu.edu/index.php/ite/article/view/885