Statistical clustering methods with application to big data

Abstract

Зиннатулина Белла Раифовна. Статистические методы кластеризации в больших объёмах данных. Научный руководитель: Ермаков Михаил Сергеевич. Направление математика, механика, профиль статистическое моделирование. В работе рассматривается задача восстановления кластерной структуры больших объёмов данных. Освещена специфика больших данных, в связи с которой были отобраны для изучения подходящие методы. Наибольший интерес вызвал метод стохастической блочной модели, в связи со своей новизной, эффективностью и отсутствием четкой структуры изложения в литературе. В данной работе восстановлены и структурированы теоретические основы метода, произведена реализация работы алгоритма при различных параметрах с последующим практическим применением к данным. Реализована проверка разделимости данных. Произведена визуализация результатов восстановления кластерной структуры данных. Количество использованных источников: 12. Зиннатулина, Б. Р. Статистические методы кластеризации в больших объёмах данных: магистерская дис.: / Зиннатулина Белла Раифовна. – СПб., 2017. – 44 с. – Библиогр.: с. 38.

Zinnatulina Bella. Statistical clustering methods with application to big data. Scientific supervisor: Ermakov Mikhail Sergeevich. Field of study mathematics and mechanics, department of stastical modelling. This master's thesis studies the problem of recovering communities in big data sets. The specifics of big data are described, also there were selected suitable methods for study. The method of the stochastic block model caused the greatest interest, due to its novelty, efficiency and the lack of a clear structure of presentation in the literature. In this paper theoretical foundations of the method are reconstructed and structured, the algorithm for various parameters is implemented with practical application to the data. Check of data separability is implemented. The results of the clustered data structure recovery are visualized.. Number of reference links:12. Zinnatulina, B. Statistical clustering methods with application to big data: master's thesis/ Zinnatulina Bella/ . – SPb., 2016. – 44 p. – Bibliography.: p. 38.