Кластерный анализ алгоритмами k-means (k-средних) и g-means (g- средних) по качеству товара на примере продуктов питания (вин).

ОГЛАВЛЕНИЕ
ВВЕДЕНИЕ
ТЕОРЕТИЧЕСКАЯ ЧАСТЬ
Ключевые понятия кластерного анализа
Метод k-means (к-средних)
Метод g-means (g-средних)
Понятие качества кластеризации
ПРАКТИЧЕСКАЯ ЧАСТЬ
Предобработка данных
Определение количества кластеров
Кластеризация с использование метода к-средних
Кластеризация с использование метода g-средних
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
СПИСОК ИСПОЛЬЗУЕМОЙ ЛИТЕРАТУРЫ
ПРИЛОЖЕНИЕ

Введение

Экономическая сфера с каждым годом претерпевает все большие изменения. Для того чтобы не оказаться позади конкурентов, необходимо правильно выстраивать структуру своего бизнеса, одной из важных частей которого является ценообразование. Необходимо установить цены так, чтобы товар соответствовал качеству и ресурсам, потраченным на его изготовление.
Качество товара является одной из его основополагающих характеристик, оказывающих решающее влияние на создание потребительских предпочтений и формирование конкурентоспособности.
Поэтому данная тема курсовой работы является актуальной для сферы продаж товаров разного рода.
Цель курсовой работы – провести кластерный анализ алгоритмами k-means (к-средних) и g-means (g-средних) по качеству товара на примере продуктов питания (вин). Кластерный анализ актуален для предприятий, включающих в свой ассортимент продукты питания.
Задачи, решаемые в данной курсовой работе:
· изучение научной и методической литературы по проблеме кластеризации данных;