Browsing by Author "Sirenko, Ruslan"

Now showing 1 - 1 of 1
  • Thumbnail Image
    Item
    Система побудови та аналізу взаємозв’язків багатопараметричних даних за допомогою графічних моделей
    (Національний університет «Запорізька політехніка», 2024) Сіренко, Руслан Володимирович; Sirenko, Ruslan
    UK: Об’єкт дослідження – багатопараметричні дані, що містять числові та строкові характеристики. Предмет дослідження – практична реалізація застосунку для аналізу та візуалізації даних. Мета роботи – створення програмного продукту, здатного ефективно працювати з багатопараметричними даними, забезпечуючи їх аналіз, візуалізацію та надання інструментів для розуміння взаємозв’язків між об’єктами. Методи дослідження – методи класифікації, методи теорії графів, алгоритми кластеризації, методи вимірювання відстаней, методів зниження розмірності, методів попередньої обробки даних. В дипломній роботі розроблено застосунок, який дозволяє аналізувати дані, застостовуючи кластеризацію та візуалізацію за допомогою графів та графіків, з можливістю гнучкого налаштування параметрів. Впроваджено алгоритми нормалізації для різнотипних даних та створено ефективний механізм виявлення зв’язків між об’єктами. EN: Object of study – multi-parameter data that includes both numerical and categorical characteristics. Subject of study – practical implementation of an application for data analysis and visualization. Objective of the work – create a software product capable of effectively working with multi-parameter data, providing analysis, visualization, and tools for understanding the relationships between objects. Research methods – classification methods, graph theory methods, clustering algorithms, distance measurement methods, dimensionality reduction methods, and data preprocessing methods. In the thesis, an application has been developed that allows for data analysis using clustering and visualization through graphs and charts, with flexible parameter configuration. Normalization algorithms for heterogeneous data types have been implemented, and an efficient mechanism for detecting relationships between objects has been created.