Научные расчеты для исследований любого уровня сложности

НАУЧНЫЕ РАСЧЕТЫ
Научные расчёты любой сложности
Точные результаты для ваших исследований.
Процесс работы
Заявка и первичная консультация
Оценка потребностей и целей проекта
Разработка решения и согласование
Исполнение и контроль качества
Финальный отчёт и рекомендации
Наши ресурсы
Мятный раф
Напиток готовится из эспрессо, ванильного сахара и сливок, при этом все ингредиенты для него смешиваются на начальном этапе приготовления в питчере, после чего напиток взбивается паром из эспрессо-машины
310
р.
Мокко со специями
Готовится из эспрессо и горячего молока. Кроме того, в состав моккачино входит шоколад (обычно в виде порошка какао, однако используется и шоколадный сироп). При приготовлении моккачино может использоваться чёрный, молочный или белый шоколад.
330
р.
Медовый раф
Напиток готовится из эспрессо, ванильного сахара и сливок, при этом все ингредиенты для него смешиваются на начальном этапе приготовления в питчере, после чего напиток взбивается паром из эспрессо-машины
290
р.
Наша команда
  • Дмитрий Петров
    Кандидат физико-математических наук
  • Анастасия Иванова
    Эксперт в области математического моделирования
  • Сергей Сидоров
    Доктор технических наук
Присоединяйтесь к нашей команде
Станьте частью команды профессионалов и внесите свой вклад в передовые исследования.
Примеры работ

Кластеризация является одним из ключевых методов анализа данных, позволяющим выявить скрытые группы или сегменты внутри набора данных. Когда речь идет о категориальных данных, один из вариантов выбора является метод K-Modes.
Метод K-Modes – это алгоритм кластеризации, разработанный для категориальных данных. В отличие от метода K-Means, который работает с числовыми данными и использует средние значения, M-Modes оперирует модальными значениями для определения центров кластеров.
Определение оптимального количества кластеров определяется с помощью «метода локтя» (Elbow method), при котором строится график суммы внутрикластерных расстояний в зависимости от количества кластеров. На графике определяется точка, где уменьшение суммы расстояний замедляется — это и есть оптимальное число кластеров.

Оптимальное количество кластеров

Далее была сделана визуализация результатов с помощью алгоритма t-SNE для преобразования многомерных данных в двумерное пространство. В качестве примера показан график, на котором визуально отображаются 6 кластеров.

Визуализация алгоритма t-SNE

Интерпретация результатов начинается с анализа характеристик каждого из кластеров, поскольку необходимо определить общие свойства объектов внутри кластеров.

Контакты
Мы готовы обсудить ваши потребности в научных расчётах. Запланируйте консультацию сегодня!
8 800 555-66-78
example@example.ru
Made on
Tilda