КЛАСТЕРИЗАЦИЯ И ВИЗУАЛИЗАЦИЯ ДАННЫХ С ПОМОЩЬЮ НЕЙРОСЕТЕЙ Текст научной статьи по специальности «Компьютерные и информационные науки»

УДК 004

Федотов И.С.

студент 4 курса САФУ Северный (Арктический) федеральный университет (г. Архангельск, Россия)

КЛАСТЕРИЗАЦИЯ И ВИЗУАЛИЗАЦИЯ ДАННЫХ С ПОМОЩЬЮ НЕЙРОСЕТЕЙ

Аннотация: данная статья рассматривает применение нейросетей для задач кластеризации и визуализации данных. Исследование различных подходов, позволяющие использовать нейросети для выявления структурных паттернов в данных и создания их визуальных представлений. В статье анализируются преимущества и ограничения такого подхода, а также предоставляются ключевые рекомендации для эффективного применения нейросетей в задачах кластеризации и визуализации данных.

Ключевые слова: кластеризация, визуализация данных, нейросети, глубокое обучение, структурные паттерны.

В современном мире огромные объемы данных стали неотъемлемой частью различных сфер деятельности, что создает потребность в их анализе и интерпретации. Одним из методов обработки данных является кластеризация, которая позволяет выделить группы объектов схожих между собой характеристик. Визуализация данных играет важную роль в анализе, так как позволяет воспринимать сложные структуры и взаимосвязи.

Исследования показывают, что нейросети, особенно с использованием методов глубокого обучения, могут успешно применяться в задачах кластеризации. Автоэнкодеры[1], например, представляют собой нейронные сети, которые обучаются восстанавливать входные данные, их компрессируя в более низкоразмерное представление. Такой подход позволяет выявлять скрытые структуры данных и выделять группы, имеющие схожие признаки.

Визуализация данных также может быть улучшена с использованием нейросетей. Генеративные нейросети, такие как генеративные состязательные сети (GAN)[2], способны создавать новые визуальные образы на основе обучающих данных. Это может быть полезно для визуализации многомерных данных в пространства меньшей размерности, что упрощает восприятие структур данных и их анализ.

Применение нейросетей в задачах кластеризации[3] и визуализации данных имеет свои преимущества, такие как способность выявлять сложные зависимости между признаками и создавать наглядные представления данных. Однако этот подход требует больших вычислительных ресурсов и экспертных знаний для выбора наилучших архитектур и параметров нейросетей. Рекомендации для применения:

• Выбор архитектуры: Выбор подходящей архитектуры нейросети зависит от характеристик данных. Авторы должны тщательно

исследовать различные модели и выбрать наиболее подходящую;

• Предобработка данных: Качество результатов сильно зависит от предварительной обработки данных. Необходимо провести

стандартизацию, нормализацию и отбор признаков;

• Настройка параметров: Подбор оптимальных параметров нейросети является ключевым этапом. Использование методов оптимизации может

значительно улучшить результаты.

Использование нейросетей в задачах кластеризации и визуализации данных предоставляет мощный инструмент для анализа и интерпретации информации. С развитием нейросетевых подходов важно продолжать исследования и технические усовершенствования, чтобы сделать их более доступными и эффективными для широкого круга пользователей.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ:

1. Автоэнкодеры: типы архитектур и применение [Электронный ресурс] -URL:https://neurohive.io/ru/osnovy-data-science/avtojenkoder-tipy-arhitektur-i-primenenie/

2. Генеративные состязательные сети(GAN) [Электронный ресурс] - URL: https://habr.com/ru/articles/726254/

3. Deep Claster [Электронный ресурс] - URL: https://neurohive.io/ru/papers/dee p-claster/

Fedotov I.S.

4th year student of NArFU Northern (Arctic) Federal University (Archangelsk, Russia)

CLUSTERING AND DATA VISUALIZATION USING NEURAL NETWORKS

Abstract: this article explores the application of neural networks for data clustering and visualization tasks. The authors investigate various approaches that allow neural networks to uncover structural patterns in data and create their visual representations. The article analyzes the advantages and limitations of such an approach, while also providing key recommendations for effectively employing neural networks in data clustering and visualization tasks.

Keywords: clustering, data visualization, neural networks, deep learning, structural

patterns.