HYBRID ALGORITHM OF CLUSTER ANALYSIS FORMING A PRIORI SPACE DIVISION INTO CLASSES OF KNOWLEDGE IN THE SYSTEMS OF DISTANCE EDUCATING

Authors

  • S. O. Petrov Sumy State University
  • N. V. Lysak Vinnytsia National Technical University
  • Yu. V. Mironova Vinnytsia National Technical University

Keywords:

кластеризація, k-means, критерій функціональної ефективності, критерій оцінки по- милки кластеризації, системи дистанційного навчання

Abstract

There has been offered the modification of algorithm of k - means, the idea of improvement of which consists in the combined use of criterion of estimation of error of clusterization and informative criterion of functional efficiency, that determines authenticity of the built decision rules of determination of belonging of realization to some class of knowledge. Thus the simultaneous use of statistical and informative approaches allowed including such important parameter for the algorithms of clusterization as an amount of clusters in iterative optimization procedure.  Having a priori information about distribution of N- measure vectors of realization, presenting the results of testing of knowledge of students, it also allows to define the optimal geometrical parameters of containers, describing the classes of knowledge of students in the systems  controlled from distance education.

Author Biographies

S. O. Petrov, Sumy State University

Cand. Sc. (Eng.), Senior Lecturer of the Chair of Computer Science

N. V. Lysak, Vinnytsia National Technical University

Cand. Sc. (Eng.), Assistant Professor of the Chair of Management and Security of Information Systems

Yu. V. Mironova, Vinnytsia National Technical University

Cand. Sc. (Econ.), Senior Lecturer of the Chair of Management and Information Systems Security

References

1. Петров С. А. Категориально-информационная модель адаптивной системы непрерывного обучения / С. А. Петров // Управляющие системы и машины. — 2009. — № 2. — С. 48—51.
2. Довбиш А. С. Машинна оцінка знань студентів у системах керування дистанційним навчанням / А. С. Довбиш,
В. О. Любчак, С. О. Петров // Вісник Сумського державного університету. Серія «Технічні науки». — 2007. — № 1. — С. 167—178.
3. Факторный, дискриминантный и кластерный анализ / [Дж.-О. Ким, Ч. У. Миллер, У. Р. Клекк и др.] — М. : Финансы и статистика, 1989. — 215 с.
4. Jain A. K. Dataclustering : a review / A. K.Jain, M. N. Murty, P. J. Flynn // ACM Computeing Surveys(CSUR). — 1999. — Vol. 31. Issue 3—69 p.
5. Айвазян С. А. Прикладная статистика. Классификация и снижение размерности / С. А. Айвазян, В. М. Бухштабер. — М. : Финансы и статистика. — 1989. 300—310 с.
6. Браверман Э. М. Структурные методы обработки эмпирических данных / Э. М. Браверман, И. Б. Мучник. — М. : Наука. Физматлит. — 464 с.
7. Алехин Е. И. Многомерные статистические методы / Е. И. Алехин. — Орел : Изд. центр ГОУ ВПО ОГУ, 2007 — 37 с.
8. Бабак О. В. Алгоритм решения некоторых задач кластерного анализа / О. В. Бабак, А. С. Касанов // Управляющие системы и машины. — 2001. — № 6. — 25—30 с.
9. Петров С. О. Вплив структури простору ознак розпізнавання в системах підтримки прийняття рішень / С. О. Петров // Інтернет-Освіта-Наука –2010 : Сьома міжнар. конф. ІОН-2010: 28 вер.—3 жов. 2010 р. : тези доп. — Вінниця : Вінницький національний технічний університет, 2010. — С. 71—72.
10. Коваль П. Н. Использование кластеризации при анализе данных / П. Н. Коваль // Управляющие системы и машины. — 2010. — № 6. — С. 32—34.
11. Куренков Н. И. Энтропийный подход к решению задач классификации многомерных данных / Куренков Н. И. Ананьев С. Н. // Информационные технологии. — 2006. — № 8. — С. 50—55.
12. Petrov S. Mathematical model of distance learning control system in framework of IEIT / Sergey Petrov // Internet Edu-cation Science: Proceedings of the Sixth International Conference, 7—11 October 2008. — Vinnytsia, Ukraine. — 2008. —
Vоl. 1. — P. 167—169.

Downloads

Abstract views: 122

Published

2015-09-03

How to Cite

[1]
S. O. Petrov, N. V. Lysak, and Y. V. Mironova, “HYBRID ALGORITHM OF CLUSTER ANALYSIS FORMING A PRIORI SPACE DIVISION INTO CLASSES OF KNOWLEDGE IN THE SYSTEMS OF DISTANCE EDUCATING”, Вісник ВПІ, no. 4, pp. 80–87, Sep. 2015.

Issue

No 4 (121), 2015

Section

Information technologies and computer sciences

Metrics

Downloads

Download data is not yet available.

License

Authors who publish with this journal agree to the following terms:

  • Authors retain copyright and grant the journal right of first publication.
  • Authors are able to enter into separate, additional contractual arrangements for the non-exclusive distribution of the journal's published version of the work (e.g., post it to an institutional repository or publish it in a book), with an acknowledgment of its initial publication in this journal.
  • Authors are permitted and encouraged to post their work online (e.g., in institutional repositories or on their website) prior to and during the submission process, as it can lead to productive exchanges, as well as earlier and greater citation of published work (See The Effect of Open Access).