MASHINALI O'QITISHDA K-MEANS ALGORITMINING ISHLASH PRINSIPI
Article Sidebar
Main Article Content
Abstract
Ushbu maqolada Mashinali oʻrgatish (Machine Learning) sohasidagi eng ommabop nazoratsiz ta'lim (Unsupervised Learning) algoritmlaridan biri boʻlmish K-Means algoritmining ishlash prinsipi, matematik modeli va amaliy ahamiyati tahlil qilinadi. Maqolada matnli ma'lumotlarni vektorli koʻrinishga oʻtkazish (Text Vectorization) hamda Sun'iy Intellekt (AI) tizimlarining xotirasida ma'lumotlarni guruhlash va tezkor qidiruvni ta'minlash jarayoni atroflicha yoritib berilgan. Shuningdek, K-Means algoritmining zamonaviy axborot tizimlarida ma'lumotlarga ishlov berish tezligini oshirishdagi roli va uning hisoblash murakkabligi koʻrib chiqiladi.
Downloads
Article Details
Section
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
How to Cite
References
Zaynutdinova, M. B., & Axmedov, A. A. (2022). Intellektual tizimlar va mashinali oʻrgatish usullari. Toshkent: "Oʻzbekiston" nashriyoti.
Kamilov, M. M., & Mirzaev, N. M. (2021). "Ma'lumotlarni klasterlash va tasvirlarni qayta ishlashda intellektual algoritm va usullar." Oʻzbekiston Axborot Texnologiyalari va Kommunikatsiyalari Jurnali, 3(2), 15–24.
Shojalilov, Sh. Sh. (2023). Data Science va Sun'iy Intellekt asoslari. Toshkent: Oʻzbekiston Milliy Universiteti nashriyoti.
Bishop, C. M. (2006). Pattern Recognition and Machine Learning. Cambridge: Springer (European Region, UK).
Hastie, T., Tibshirani, R., & Friedman, J. (2009). The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction (2nd ed.). Berlin/Heidelberg: Springer-Verlag.
MacKay, D. J. C. (2003). Information Theory, Inference and Learning Algorithms. Cambridge: Cambridge University Press.
Jain, A. K. (2010). "Data clustering: 50 years beyond K-means." Pattern Recognition Letters, 31(8), 651–666. Elsevier (Amsterdam, Netherlands).