Разработка алгоритма кластеризации климатических данных

Abstract

В данной работе рассмотрены наиболее простые и фундаментальные методы кластеризации и сферы их применения. Проанализированы методы методы кластеризации, выявлены их достоинства и недостатки. Предложена и обоснован а метрика для кластеризации температурных временных рядов. Разработан нейросетевой алгоритм кластеризации климатических данных.

In this paper, the most simple and fundamental methods of clustering and the scope of their application are considered. The methods of clustering methods are analyzed, their advantages and disadvantages are revealed. A metric for clustering temperature time series is proposed and substantiated. A neural network algorithm for climate data clustering has been developed.