МОДЕЛИ КЛАСТЕРНОГО АНАЛИЗА И ИХ ПРИЛОЖЕНИЯ CLUSTERING ANALYSIS MODELS AND THEIR APPLICATIONS АХМЕДОВ Руслан Эльдарович - кандидат физико-математических наук, доцент Московского государственного гуманитарно-экономического университета, РФ, г. Москва (e-mail:a-ruslan1@mail.ru). <...> В настоящей работе изучаются модели и методы анализа данных на основе кластерного подхода. <...> Сформулирована гипотеза о квантовании уровней обучения для различных типов искусственных систем. <...> Обсуждаются возможности применения указанных методов в системах акустического моделирования. <...> Прикладные задачи в различных областях человеческой деятельности, связанные с обработкой больших объемов информации, требуют обеспечения наглядного и компактного хранения данных, а также их систематизации. <...> В решении подобных задач мощным аппаратом являются модели кластерного анализа, которые позволяют проводить исследование в рамках междисциплинарной области знаний – интеллектуального анализа данных (DataMining, [1], [7]). <...> Здесь можно выделить два основных направления: WebContentMining и WebUsageMining, нацеленных, соответственно, на автоматизированный поиск информации в сети Internet и обнаружение скрытых закономерностей в действиях конкретных пользователей. <...> Виды и особенности моделей кластеризации Наиболее известные модели кластерного анализа, используемые в современных исследованиях, можно условно разделить на 2 группы: плоские и иерархические. <...> Инклюзия № 3(27) 2016 Модели кластерного анализа и их приложения Плоская кластеризация порождает совокупность кластеров, не имеющих явных взаимосвязей. <...> В общем случае задача плоской кластеризации допускает следующую формальную интерпретацию. <...> Целевая функция определяется в терминах сходства или расстояния между элементами. <...> При анализе текстовой информации, поступающей из различных интернет-источников, такая функция может быть представлена в виде некоторой функции тематического сходства или в значениях на одних и тех же осях векторного <...>