title: Statistical clustering methods with application to big data
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Шевляков Георгий Леонидович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Зиннатулина Белла Раифовна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Zinnatulina Bella
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Ермаков Михаил Сергеевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Ermakov Mikhail Sergeevich
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2018-07-25T20:34:30Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2018-07-25T20:34:30Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2017
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 015516
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/11549
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Зиннатулина Белла Раифовна.  Статистические методы кластеризации в больших объёмах данных. Научный руководитель: Ермаков Михаил Сергеевич.  Направление математика, механика, профиль статистическое моделирование. В работе рассматривается задача восстановления кластерной структуры больших объёмов данных. Освещена специфика больших данных,  в связи с которой были отобраны для изучения подходящие методы. Наибольший интерес вызвал метод стохастической блочной модели, в связи со своей новизной, эффективностью и отсутствием четкой структуры изложения в литературе. В данной работе восстановлены и структурированы теоретические основы метода, произведена реализация работы алгоритма при различных параметрах с последующим практическим применением к данным. Реализована проверка разделимости данных. Произведена визуализация результатов восстановления кластерной структуры данных. Количество использованных источников: 12.  Зиннатулина, Б. Р. Статистические методы кластеризации в больших объёмах данных: магистерская дис.: / Зиннатулина Белла Раифовна. – СПб., 2017. – 44 с. – Библиогр.: с. 38.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Zinnatulina Bella. Statistical clustering methods with application to big data. Scientific supervisor: Ermakov Mikhail Sergeevich. Field of study mathematics and mechanics, department of stastical modelling.  This master's thesis studies the problem of recovering communities in big data sets. The specifics of big data are described, also there were selected suitable methods for study. The method of the stochastic block model caused the greatest interest, due to its novelty, efficiency and the lack of a clear structure of presentation in the literature. In this paper theoretical foundations of the method are reconstructed and structured, the algorithm for various parameters is implemented with practical application to the data. Check of data separability is implemented. The results of the clustered data structure recovery are visualized.. Number of reference links:12.  Zinnatulina, B. Statistical clustering methods with application to big data:   master's thesis/ Zinnatulina Bella/ . – SPb., 2016. – 44 p. – Bibliography.: p. 38.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Кластерный анализ
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: большие данные
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: стохастическая блочная модель
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: алгоритм кластеризации Маркова
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: иерархическая кластеризация
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Clustering methods
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: big data
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: stochastic block model
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Markov cluster algorithm
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: hierarchical clustering
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Statistical clustering methods with application to big data
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Статистические методы кластеризации в больших объемах данных
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: Thesis_Zinnatulina.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/11549/1/Thesis_Zinnatulina.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 1,19 MB
resources.filename: reviewSV_Zinnatulina_otzyv.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/11549/2/reviewSV_Zinnatulina_otzyv.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 253,22 kB
resources.filename: reviewSV_Recenziya_VKR_Zinnatulina.docx
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/11549/3/reviewSV_Recenziya_VKR_Zinnatulina.docx
resources.format: Microsoft Word XML
resources.description: ReviewRev
resources.size: 21,47 kB