ПОРІВНЯЛЬНИЙ АНАЛІЗ ЕФЕКТИВНОСТІ РІЗНИХ МЕТОДІВ КЛАСТЕРИЗАЦІЇ ДЛЯ ОЦІНКИ ЯКОСТІ ВИНА - БОЙКО, НАТАЛІЯ; ЧУКЛА, ОРЕСТ (Herald of Khmelnytskyi National University. Technical sciences, 2023)
В роботі розглядається порівняльний аналіз ефективності різних методів кластеризації з метою оцінки якості вина. Досліджено різні алгоритми кластеризації, включаючи алгоритми K-means, ієрархічну кластеризацію, DBSCAN та інші. Порівнюється їх ефективність та корисність для оцінки якості вина. В роботі приділено основну увагу аналізу результатів кластеризації, обчислювальній швидкості та ефективності обробки великих обсягів даних. Проведено порівняння результатів дослідження, що допоможе встановити, який метод кластеризації є найбільш ефективним та точним для оцінки якості вина. В дослідженні було зібрано винні дані для проведення порівняльного аналізу ефективності різних методів кластеризації будуть використані дані про хімічний склад та фізичні властивості вина. Було оброблено та здійснено підготовку винних даних для аналізу та використання у методах машинного навчання. Здійснено підготовку та очищення даних від невідповідностей. Оцінено ефективність методів кластеризації. Використано показники якості кластерів, для порівняння ефективності різних методів кластеризації. Проведено обговорення результату. Було проаналізовано результати кластерного аналізу, зроблено висновки про найбільш ефективний метод кластеризації для оцінки якості вина. Обґрунтовано результати дослідження, які можуть бути корисні для споживачів щодо вибору вина з великого асортименту. Досліджено різні методи кластеризації та їх застосування на прикладі винних даних, що є важливим кроком у використанні машинного навчання для рішення практичних завдань. Отримано результати, які можуть бути корисні для виноробів та експертів у галузі винарства для більш точної класифікації та поліпшення виробничих процесів. Проведено дослідження, яке дозволяє визначити найбільш ефективний та точний метод кластеризації для об’єктивної оцінки якості вин та може послужити підґрунтям для подальших досліджень у галузі винарства та аналізу даних.