Issn 305-9397. Ғылым және білім. 2022. №1-1 (66) issn 2305-9397
жүктеу/скачать 7.12 Mb. Pdf көрінісі
|
| ______ ____________________Техникалық ғылымдар
232 қолданбалы статистика, білімді тану, жасанды интеллект, мәліметтер базасының теориясы және т. б. сияқты ғылымдар негізінде пайда болған және дамитын кӛп салалы аймақ деп білеміз. DataMining – бҧл жасырын заңдылықтарды (ақпарат шаблондарын) деректерден іздеуге негізделген шешім қабылдауды қолдау процесі болып табылады. Статистикалық әдістердің кӛпшілігі деректерді талдау бойынша орташалау тҧжырымдамасын пайдаланады ал Data Mining нақты мәндермен жҧмыс жасайтынына кӛз жеткіздік. Оқытуда білім деңгейін жоғарлату барысында ҥш белгі негізінде топтастыру ҥшін біз кластерлік талдауды қолдандық. Білім алушылардың GPA балдарының кӛрсеткіші бойынша классификацияға бӛлініп дендрограмма қҧрылды, кластерлерге бӛлініп оқу ҥлгерімдері анықталып топтастырылып біріктірілді. Кластерлік талдау-бҧл объектілерді алдын ала анықталған және ӛлшенген критерийлер бойынша жҧптасып салыстыру негізінде объектілерді салыстырмалы тҥрде біртекті сыныптарға (кластерлерге) ретке келтіру рәсімі ретінде білеміз. ANNOTATION The article identifies and corrects tasks based on data retrieval technology, machine learning methods and cluster analysis, analyzes academic performance and describes algorithms for the work of university students. With the help of Data Mining technology, the analysis of the progress of students of the educational program information systems and technologies was carried out. We know that Data Mining is a multidisciplinary field that has emerged and is developing on the basis of sciences such as applied statistics, knowledge recognition, artificial intelligence, database theory, etc. DataMining is a decision support process based on finding hidden patterns (patterns of information) from data. Most statistical methods use the concept of averaging data analysis, and we have seen that Data Mining works with specific values. When increasing the level of knowledge in training, we used cluster analysis to group based on three features. A dendrogram has been formed with a breakdown into classifications according to the indicators of students' GPA scores, distributed into clusters and grouped into groups with the definition of academic performance. Cluster analysis is a procedure for ordering objects into relatively homogeneous classes (clusters) based on paired comparison of objects according to predefined and measured criteria. жүктеу/скачать 7.12 Mb. Достарыңызбен бөлісу:
|