Комп'ютерні науки та інформаційні технології. – 2010. – №663

Permanent URI for this collectionhttps://ena.lpnu.ua/handle/ntb/7407

Вісник Національного університету "Львівська політехніка"

У віснику публікуються статті за результатами досліджень з актуальних питань комп’ютерних наук та інформаційних технологій, виконаних професорсько-викладацьким складом Національного університету “Львівська політехніка” та провідними вченими України в галузі проектування архітектури і компонентів комп’ютерних систем, моделювання складних об’єктів, процесів і систем та розробки і використання новітніх інформаційних технологій. Для науковців, викладачів вищих закладів освіти, інженерів, що спеціалізуються у сфері новітніх обчислювальних систем, мереж, комп’ютеризованих засобів розв’язання задач цифрового опрацювання сигналів і зображень, автоматизованого проектування та керування, а також докторантів, аспірантів та студентів старших курсів відповідних спеціальностей та електроприладобудування.

Вісник Національного університету «Львівська політехніка» : [збірник наукових праць] / Міністерство освіти і науки України, Національний університет «Львівська політехніка» – Львів : Видавництво Національного університету «Львівська політехніка», 2010 . – № 663: Комп’ютерні науки та інформаційні технології / відповідальний редактор Ю. М. Рашкевич. – 299 с. : іл.

Browse

Filters

20101

Settings

End date: 2010Subject: search.filters.subject.кластеризація

Search Results

Now showing 1 - 1 of 1
  • Thumbnail Image
    Item
    Дослідження параметрів простору даних при двокаскадній кластеризації
    (Видавництво Національного університету "Львівська політехніка", 2010) Мельник, Р.; Тушницький, Р.
    Для зменшення часових затрат при кластеризації даних великих розмірів запропоновано декомпозиційний підхід, що ґрунтується на розбитті простору за координатними осями гіперкубів. Відповідне керування алгоритмом дає змогу об’єднувати кластери – результати з підмножин – у кінцеві за незначними втратами точності. Як приклади практичних даних використані зображення із значними кількостями пікcелів. An approach to reduce algorithmic complexity for clustering of large-scale dataset is considered. The main idea is decomposition of item dataset and space by hypercube coordinates. To join clusters from subsets into the result clusters and to minimize the accuracy losses are the main tasks of the algorithm. Some visual patterns with large pixels numbers as test examples were investigated.