Дипломная работа на тему: Компаративный анализ алгоритмов машинного обучения на основе данных социально-экономических процессов

План работы:

Сокращения 3
Введение 4
Глава 1. Теоретические аспекты применения машинного обучения для анализа данных социально-экономических процессов 7
1.1. Особенности анализа данных социально-экономических процессов 7
1.2. История развития машинного обучения и его применения для анализа данных социально-экономических процессов 8
1.3. Анализ технологий машинного обучения на данных социально-экономических процессов 13
Глава 2. Технология реализации методов кластерного анализа с помощью библиотек языка R 25
2.1. Сущность и основные характеристики алгоритмов кластеризации 25
2.2. Описание алгоритмов k-means, affinity propagation, иерархической кластеризации 30
2.3. Описание библиотек и технологий реализации алгоритмов k-means, affinity propagation, иерархической кластеризации в языке R 34
Глава 3. Применение алгоритмов кластеризации для анализа данных социально-экономических процессов на основе датасета «COVID-19 Russia regions cases» 37
3.1. Описание и интерпретация данных датасета «COVID-19 Russia regions cases» с сайта kaggle 37
3.2. Реализация алгоритмов кластеризации для данных датасета «COVID-19 Russia regions cases» в RStudio 41
3.3. Компаративный анализ результатов работы алгоритмов кластеризации данных датасета «COVID-19 Russia regions cases» 57
Заключение 70
Список литературы 73
Приложение 77