Машинне навчання. Методи кластерного аналізу (Навчальний посібник) - Antonyuk, Svitlana; Gorbatenko, Mykola; Kyrychenko, Oksana; Malyk, Igor (Чернів. нац. ун-т ім. Ю.Федьковича, 2023)
Пропоноване видання мiстить теоретичний матерiал та модельнi приклади з дисциплiни «Методи та засоби кластерного аналiзу». Подано основнi методи, описано моделi машинного навчання без учителя. Наведено мо дельнi приклади, якi дозволяють краще усвiдомити теоретичний матерiал. Сформольовано завдання i методичнi вказiвки для лабораторних робiт по курсу. Для студентiв технiчних i фiзико-математичних спецiальностей, якi володiють базовими знаннями з математичного аналiзу, теорiї ймовiрностей, математичної статистики, програмування, студентiв навчально-наукового iнституту фiзико-технiчних i комп’ютерних наук ЧНУ, а також iнших факультетiв, якi навчаються за спецiальностями «Комп’ютернi науки», "Iнженерiя програмного забезпечення".
Keywords: кластерний аналіз; навчання без учителя; кластеризація; метод головних компонент; оптимальна кількість кластерів; Bootstrap-метод; класифікація; кластеризація