Журнал «Современная Наука»

ОСОБЕННОСТИ РАЗВИТИЯ МЕТОДОВ КЛАСТЕРИЗАЦИИ ДАННЫХ И ИХ ПРАКТИЧЕСКОЕ ПРИМЕНЕНИЕ В ИНДУСТРИИ 4.0

Роза Мария Петровна (аспирант СибГУ им. М.Ф. Решетнева, г. Красноярск, Россия)

Дементьев Сергей Юрьевич (аспирант СибГУ им. М.Ф. Решетнева, г. Красноярск, Россия)

В статье рассматриваются особенности развития методов кластеризации данных и их практическое применение в контексте Индустрии 4.0. Анализируются современные алгоритмы кластеризации, такие как K-means, DBSCAN, а также их адаптация под условия динамичной среды производственных процессов. Особенное внимание уделяется достоинствам и недостаткам каждого метода, а также критериям выбора подходящего алгоритма в зависимости от специфики обрабатываемых данных. Практическая часть статьи включает примеры успешного применения кластеризации в различных отраслях: от предиктивного обслуживания в производстве до повышения точности маркетинга в розничной торговле. рассматриваются тенденции и будущие направления исследований в области кластеризации данных, включая использование алгоритмов машинного обучения и глубокого обучения, а также необходимость создания адаптивных методов, способных работать с меняющимися данными в реальном времени.

Ключевые слова:анализ данных, конкурентоспособность, реальные данные, кластеризация, интернет вещей, искусственный интеллект, оптимизация, адаптивные данные.

Читать полный текст статьи …

Ссылка для цитирования:
Роза М. П., Дементьев С. Ю. ОСОБЕННОСТИ РАЗВИТИЯ МЕТОДОВ КЛАСТЕРИЗАЦИИ ДАННЫХ И ИХ ПРАКТИЧЕСКОЕ ПРИМЕНЕНИЕ В ИНДУСТРИИ 4.0 // Современная наука: актуальные проблемы теории и практики. Серия: Естественные и Технические Науки. -2025. -№01. -С. 114-120 DOI 10.37882/2223-2966.2025.01.34

ПРАВОВАЯ ИНФОРМАЦИЯ:
Перепечатка материалов допускается только в некоммерческих целях со ссылкой на оригинал публикации. Охраняется законами РФ. Любые нарушения закона преследуются в судебном порядке.
© ООО "Научные технологии"