-
1Academic Journal
المصدر: Bulletin of Yerevan University G: Economics; Vol. 14 No. 3 (42) (2023); 16-33 ; Բանբեր Երևանի համալսարանի. Տնտեսագիտություն; Vol. 14 No. 3 (42) (2023); 16-33 ; Вестник Ереванского Университета: Экономика; Том 14 № 3 (42) (2023); 16-33 ; 2738-2648 ; 2579-2946 ; 10.46991/BYSU:G/2023.14.3
مصطلحات موضوعية: Econometric Methods, Human Capital Management, Principal Component Analysis (PCA), K-means method, Clustering Analysis, Linear Discriminant Analysis (LDA), Econometric Optimization, эконометрические методы, управление человеческим капиталом, анализ главных компонентов (PCA), метод K-means, кластерный анализ, линейный дискриминантный анализ (LDA), эконометрическая оптимизация, язык программирования Python, էկոնոմետրիկ մեթոդներ, մարդկային կապիտալի կառավարում, գլխավոր բաղադրիչների մեթոդ (PCA), K-means մեթոդ, կլաստերային վերլուծություն, գծային դիսկրիմինանտային վերլուծություն (LDA), էկոնոմետրիկ օպտիմալացում, Python ծրագրավորման լեզու
وصف الملف: application/pdf
Relation: https://journals.ysu.am/index.php/bulletin-ysu-economics/article/view/vol14_no3_2023_pp016-033/vol14_no3_2023_pp016-033_pdf; https://journals.ysu.am/index.php/bulletin-ysu-economics/article/view/vol14_no3_2023_pp016-033
-
2Academic Journal
المؤلفون: Yakiv O. Yusyn, Tetiana M. Zabolotnia
المصدر: KPI Science News, Iss 3 (2021)
مصطلحات موضوعية: корпус текстових даних, генерація корпусів, оброблення природномовних даних, кластеризація даних, метод k-means, метод k-середніх, Technology (General), T1-995
وصف الملف: electronic resource
-
3Academic Journal
المصدر: Engineering geodesy; No. 66 (2019): Engineering geodesy; 116-127 ; Інженерна геодезія; № 66 (2019): Інженерна геодезія; 116-127 ; 0130-6014 ; 10.32347/0130-6014.2019.66
مصطلحات موضوعية: космічний знімок, природно-заповідний фонд, природні об’єкти, класифікація зображення, метод ISODATA, метод K-Means, space images, natural protected territories, natural objects, image classification, ISODATA method, K-Means method
وصف الملف: application/pdf
Relation: http://geodesy.knuba.edu.ua/article/view/179797/179785; http://geodesy.knuba.edu.ua/article/view/179797
-
4Academic Journal
مصطلحات موضوعية: інформаційні технології, стан комп’ютерної техніки, програмне забезпечення, кластеризація, метод ФОРЕЛ, метод K-MEANS, информационные технологии, состояние компьютерной техники, программное обеспечение, кластеризация, метод ФОРЭЛ, information technologies, the state of computer equipment, software, clustering, K-MEANS method, FOREL method
وصف الملف: application/pdf
Relation: Петришин С. І. Інформаційна технологія кластеризації станів комп’ютерної техніки [Текст] : автореф. дис. . канд. техн. наук : 05.13.06 / Сергій Іванович Петришин; Вінницький національний технічний університет. – Вінниця, 2016. – 22 с. - Бібліогр. : с. 17-18 (12 назв).; http://ir.lib.vntu.edu.ua/handle/123456789/9375; 004.89
-
5
المصدر: Наукові вісті КПІ; № 3 (2021); 38-45
KPI Science News; No. 3 (2021); 38-45
Научные вести КПИ; № 3 (2021); 38-45مصطلحات موضوعية: corpus of text data, k-means method, кластеризация данных, корпус текстовых данных, метод k-середніх, корпус текстових даних, corpora generation, оброблення природномовних даних, метод k-средних, генерація корпусів, кластеризація даних, data clustering, метод k-means, natural language processing, обработка естественноязычных данных, генерация корпусов
وصف الملف: application/pdf
-
6Dissertation/ Thesis
المؤلفون: Шарай, К. В.
مصطلحات موضوعية: зовнішне національне оцінювання, метод k-means, метод k-median
وصف الملف: application/pdf
Relation: Шарай К. В. Методи статистичного аналізу результатів зовнішнього незалежного оцінювання / К. В. Шарай // Радіоелектроніка та молодь у XXI столітті : матеріали 28-го Міжнар. молодіж. форуму, 16-18 квітня 2024 р. – Харків : ХНУРЕ, 2024. – Т. 7. – C. 307–308.; https://openarchive.nure.ua/handle/document/27013
-
7Academic Journal
المؤلفون: Кисельова, О. Г.
مصطلحات موضوعية: статистичний аналіз, дисперсійний аналіз,
метод "k-means", heart rate, RR-interval, statistical analysis, cluster analysis, variance analysis وصف الملف: application/pdf
Relation: Кисельова О. Г. Кластерний аналіз нелінійних характеристик серцевого ритму / О. Г. Кисельова // Вісник Нац. техн. ун-ту "ХПІ" : зб. наук. пр. Темат. вип. : Нові рішення в сучасних технологіях. – Харків : НТУ "ХПІ". – 2012. – № 1. – С. 43-52.; http://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/5750
-
8Academic Journal
المؤلفون: Киселева, Ольга Геннадиевна
المصدر: Bulletin of the National Technical University «KhPI» Series: New solutions in modern technologies; No. 1 (2012): Вісник Національного технічного університету «ХПІ». Серія: Нові рішення у сучасних технологіях; 43-52 ; Вестник Национального Технического Университета "ХПИ" Серия Новые решения в современных технологиях; № 1 (2012): Вестник Национального технического университета "ХПИ". Серия: Новые решения в современных технологиях; 43-52 ; Вісник Національного технічного університету «ХПІ». Серія: Нові рішення у сучасних технологіях; № 1 (2012): Вісник Національного технічного університету «ХПІ». Серія: Нові рішення у сучасних технологіях; 43-52 ; 2413-4295 ; 2079-5459
مصطلحات موضوعية: Heart rate, RR-interval, statistical analysis, cluster analysis, variance analysis, УДК [614.1, 312.6], 681.3, Сердечный ритм, кардиоинтервалограмма, статистический анализ, кластерный анализ, дисперсионный анализ, Cерцевий ритм, статистичний аналіз, кластерний аналіз, дисперсійний аналіз, метод «k-means»
وصف الملف: application/pdf
-
9
المؤلفون: Mishchuk, Oleksandra S., Vitynskyi, Pavlo B.
المصدر: Наукові вісті КПІ; № 2 (2018); 18-24
Научные вести КПИ; № 2 (2018); 18-24
Research Bulletin of the National Technical University of Ukraine "Kyiv Politechnic Institute"; № 2 (2018); 18-24مصطلحات موضوعية: Neural network, Model of geometric transformations, Combined approximation, k-means method, Clusterization, Нейронная сеть, Модель геометрических преобразований, Комбинированная аппроксимация, Метод k-means, Кластеризация, Нейронна мережа, Модель геометричних перетворень, Комбінована апроксимація, Метод k-means, Кластеризація
وصف الملف: application/pdf
-
10
المساهمون: Олійник, Юрій Олександрович
مصطلحات موضوعية: search, financial reporting, dentistry, segmentation, фінансова звітність, сегментація, CRM, K-means method clustering, стоматологія, метод k-means, пошук, sorting, сортування
وصف الملف: 58 с.; application/pdf
-
11
المصدر: Інженерна геодезія; № 66 (2019): Інженерна геодезія; 116-127
Engineering geodesy; № 66 (2019): Engineering geodesy; 116-127مصطلحات موضوعية: космічний знімок, природно-заповідний фонд, природні об’єкти, класифікація зображення, метод ISODATA, метод K-Means, space images, natural protected territories, natural objects, image classification, ISODATA method, K-Means method
وصف الملف: application/pdf
-
12Academic Journal
المؤلفون: Міщук, Олександра Сергіївна, Вітинський, Павло Богданович, Mischuk, O. S., Vitynskii, P. B.
المصدر: Наукові вісті КПІ : міжнародний науково-технічний журнал, 2018, № 2(118)
مصطلحات موضوعية: нейронна мережа, модель геометричних перетворень, комбінована апроксимація, метод k-means, кластеризація, neural network, model of geometric transformations, combined approximation, k-means method, clusterization, нейронная сеть, модель геометрических преобразований, комбинированная аппроксимация, кластеризация, 004.8
وصف الملف: С. 18–24; application/pdf
Relation: Міщук, О. C. Нейронна мережа з комбінованою апроксимацією поверхні відгуку / О. C. Міщук, П. Б. Вітинський // Наукові вісті КПІ : міжнародний науково-технічний журнал. – 2018. – № 2(118). – С. 18–24. – Бібліогр.: 9 назв.; https://ela.kpi.ua/handle/123456789/24459; https://doi.org/10.20535/1810-0546.2018.2.129022
-
13Academic Journal
المؤلفون: Петришин, С., Savchuk, T., Petrishyn, S.
مصطلحات موضوعية: метод K-MEANS, кластеризація, стан комп’ютерної техніки, method K-MEANS, clustering, state of computer equipment, 004.89
جغرافية الموضوع: Тернопіль
Relation: 1. Барсегян А. А. Технология анализа данных: Data Mining, Visual Mining, Text Mining, OLAP / А. А. Барсегян, М. С. Куприянов, В. В. Степаненко, И. И. Холод. – [2-е изд., перераб. и доп. ]. – Спб. : БХВ, Петербург, 2007. – 384с. : ил. – ISBN 5-94157-991-8.; 2. Партыка Т. Л. Вычислительная техника / Т. Л. Партыка, И. И. Попов. – [2-е изд., перераб. и доп. ]. – М. : ФОРУМ: ИНФА-М, 2007. – 608с. : ил. – ISBN 5-91134-050-X.; 3. Савчук Т. О. Використання ієрархічних методів кластеризації для аналізу надзвичайних ситуацій на залізничному транспорті / Т. О. Савчук, С. І. Петришин // Вимірювальна та обчислювальна техніка в технологічних процесах. – 2009. – No 1. – С. 193-198. – ISSN 2219-9365.; 4. David G. Kleinbaum Applied Regression Analysis and Other Multivariable Methods / David G. Kleinbaum, Lawrence L. Kupper, Azhar Nizam – [5 edition]. – Cengage Learning, 2013. – 1072 p. – ISBN 978- 1285051086.; 5. Data Mining – Cluster Analysis [Electronic resource]. – Access mode : http://www. tutorialspoint. com/data_mining/dm_cluster_analysis. htm.; 6. Гитис П. Х. Статистическая классификация и кластерний анализ / П. Х. Гитис – М. : Московский государственный горный университет, 2003. – 157 с.; 7. Файсал М. Е. Сардієх. Методи і алгоритми неієрархічної кластеризації для задач інтелектуального аналізу даних: автореф. дис. : 05. 13. 06 / Файсал М. Е. Сардієх; Нац. ун-т «Львів. політехніка». — Л., 2011. — 20 с.; 8. Jain A. Data clustering: A review / Jain A., Murty M., Flynn P. – ACM Computing Surveys. 1999. – P. 264–323.; 9. Савчук Т. О. Розробка модифікованого алгоритму K-MEANS для аналізу надзвичайних ситуацій на залізничному транспорті / Т. О. Савчук, С. І. Петришин // Обчислювальний інтелект (результати, проблеми, перспективи) : матеріали 1-ї Міжнародної науково-технічної конференції (10–13 травня 2011 р. ). – Черкаси, 2011. – С. 236-237.; 11. Tapas Kanungo An Efficient k-Means Clustering Algorithm: Analysis and Implementation / Tapas Kanungo, David M. Mount, Nathan S. Netanyahu, Christine D. Piatko, Ruth Silverman, and Angela Y. Wu // IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence - Los Alamitos, USA, 2002 - No24(7), С. 881–892.; 12. An Example Inference Task: Clustering [Electronic resource]. – Access mode : http://www. inference. phy. cam. ac. uk/mackay/itprnn/ps/284. 292. pdf.; 13. Andrea Vattani K-means Requires Exponentially Many Iterations Even in the Plane [Electronic resource] / Andrea Vattani – Access mode : http://cseweb. ucsd. edu/~avattani/papers/kmeans-journal. pdf.; 1. Barsehian A. A. Tekhnolohiia analiza dannykh: Data Mining, Visual Mining, Text Mining, OLAP / A. A. Barsehian, M. S. Kupriianov, V. V. Stepanenko, I. I. Kholod. – [2-e izd., pererab. i dop. ]. – Spb. : BKhV, Peterburh, 2007. – 384p. : il. – ISBN 5-94157-991-8.; 2. Partyka T. L. Vychislitelnaia tekhnika / T. L. Partyka, I. I. Popov. – [2-e izd., pererab. i dop. ]. – M. : FORUM: INFA-M, 2007. – 608p. : il. – ISBN 5-91134-050-X.; 3. Savchuk T. O. Vykorystannia iierarkhichnykh metodiv klasteryzatsii dlia analizu nadzvychainykh sytuatsii na zaliznychnomu transporti / T. O. Savchuk, S. I. Petryshyn // Vymiriuvalna ta obchysliuvalna tekhnika v tekhnolohichnykh protsesakh. – 2009. – No 1. – P. 193-198. – ISSN 2219-9365.; 6. Hitis P. Kh. Statisticheskaia klassifikatsiia i klasternii analiz / P. Kh. Hitis – M. : Moskovskii hosudarstvennyi hornyi universitet, 2003. – 157 p.; 7. Faisal M. E. Sardiiekh. Metody i alhorytmy neiierarkhichnoi klasteryzatsii dlia zadach intelektualnoho analizu danykh: avtoref. dys. : 05. 13. 06 / Faisal M. E. Sardiiekh; Nats. un-t "Lviv. politekhnika". — L., 2011. — 20 p.; 9. Savchuk T. O. Rozrobka modyfikovanoho alhorytmu K-MEANS dlia analizu nadzvychainykh sytuatsii na zaliznychnomu transporti / T. O. Savchuk, S. I. Petryshyn // Obchysliuvalnyi intelekt (rezultaty, problemy, perspektyvy) : materialy 1-Yi Mizhnarodnoi naukovo-tekhnichnoi konferentsii (10–13 travnia 2011 r. ). – Cherkasy, 2011. – P. 236-237.; 11. Tapas Kanungo An Efficient k-Means Clustering Algorithm: Analysis and Implementation / Tapas Kanungo, David M. Mount, Nathan S. Netanyahu, Christine D. Piatko, Ruth Silverman, and Angela Y. Wu // IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence - Los Alamitos, USA, 2002 - No24(7), P. 881–892.; Савчук Т. Удосконалений метод кластеризації станів комп’ютерної техніки K-MEANS / Т. Савчук, С. Петришин // Вісник ТНТУ — Тернопіль : ТНТУ, 2015. — Том 78. — № 2. — С. 198-206. — (Приладобудування та інформаційно-вимірювальні технології).; http://elartu.tntu.edu.ua/handle/123456789/5857; Savchuk T. Improved method of clustering states of computer equipment K-MEANS / T. Savchuk, S. Petrishyn // Bulletin of TNTU — Ternopil : TNTU, 2015. — Volume 78. — No 2. — P. 198-206. — (Instrument-making and information-measuring systems).
-
14
المصدر: Вісник Національного технічного університету «ХПІ». Серія: Нові рішення у сучасних технологіях; № 1 (2012): Вісник Національного технічного університету «ХПІ». Серія: Нові рішення у сучасних технологіях; 43-52
Вестник Национального Технического Университета "ХПИ" Серия Новые решения в современных технологиях; № 1 (2012): Вестник Национального технического университета "ХПИ". Серия: Новые решения в современных технологиях; 43-52
Bulletin of the National Technical University «KhPI» Series: New solutions in modern technologies; № 1 (2012): ; 43-52مصطلحات موضوعية: Heart rate, RR-interval, statistical analysis, cluster analysis, variance analysis, УДК [614.1:312.6]:681.3, Сердечный ритм, кардиоинтервалограмма, статистический анализ, кластерный анализ, дисперсионный анализ, Cерцевий ритм, статистичний аналіз, кластерний аналіз, дисперсійний аналіз, метод «k-means»
وصف الملف: application/pdf
-
15
مصطلحات موضوعية:
метод "k-means", statistical analysis, variance analysis, статистичний аналіз, heart rate, дисперсійний аналіз, RR-interval, cluster analysis -
16
المؤلفون: Янченко, В. В.
مصطلحات موضوعية: кваліфікаційна робота, аналіз даних, метод k-means, tweeter, afinn-111, big data, кластерний аналіз, ієрархічний аналіз, аналіз тональності текст
وصف الملف: application/pdf
Relation: Янченко В. В. Дослідження методів кластерного аналізу для визначення функціонального та психічного стану користувачів соціальних мереж : пояснювальна записка до атестаційної роботи здобувача вищої освіти на другому (магістерському) рівні, спеціальність 122 Комп’ютерні науки / В. В. Янченко; М-во освіти і науки України, Харків. нац. ун-т радіоелектроніки. – Харків, 2021. – 72 с.; https://openarchive.nure.ua/handle/document/17742
-
17
المؤلفون: Khrushch, N., Хрущ, Н.
مصطلحات موضوعية: Covid-19, small and medium-sized enterprises, regional structure, clustering, k-means method, малі і середні підприємства, регіональна структура, кластеризація, метод k-means, 334.012.61-022.[51+55](477)
وصف الملف: application/pdf
Relation: Khrushch N. The study of structural changes due to the COVID-19 pandemic according to the activities' indicators of small and medium enterprises / N. Khrushch // Modeling the development of the economic systems. – 2021. – № 1. – P. 6-12.; http://elar.khmnu.edu.ua/jspui/handle/123456789/10725
-
18Dissertation/ Thesis
المؤلفون: Колісецький, Олександр Вікторович
المساهمون: Олійник, Юрій Олександрович
مصطلحات موضوعية: CRM, стоматологія, сортування, пошук, сегментація, метод k-means, фінансова звітність, dentistry, sorting, search, segmentation, K-means method clustering, financial reporting
Time: 004
وصف الملف: 58 с.; application/pdf
Relation: Колісецький, О. В. Комплекс задач з підтримки взаємовідносин з клієнтами : дипломний проект . бакалавра : 6.050101 Комп'ютерні науки / Колісецький Олександр Вікторович. - Київ, 2019. - 58 с.; https://ela.kpi.ua/handle/123456789/31081