Теоретична модель метарівневого вибору алгоритмів кластеризації за описовими характеристиками набору даних для систем підтримки прийняття рішень

Abstract

Розглянуто теоретичні засади побудови метарівневої моделі вибору алгоритмів кластеризації за описовими характеристиками набору даних для систем підтримки прийняття рішень. Запропоновано концептуальну схему, що забезпечує формалізований зв’язок між властивостями даних та алгоритмічними методами їх аналізу. Розроблена модель спрямована на підвищення адаптивності й пояснюваності аналітичних процедур, а також на покращення точності розпізнавання структур у даних і зменшення кількості помилкових об’єднань при кластеризації. Це створює підґрунтя для розвитку самонавчальних систем, здатних автоматично обирати оптимальні методи обробки даних залежно від їхньої структури та контексту застосування.