|
“INTERNATIONAL SCIENTIFIC RESEARCH CONFERENCE”Bog'liq R.P.Voxidov“INTERNATIONAL SCIENTIFIC RESEARCH CONFERENCE”
BELARUS, International scientific-online conference
www.interonconf.com
68 PAGE
Ushbu klasterning natijasi klasterlar to‘plamidir, bu erda har bir klaster ijtimoiy
aloqalari bo‘yicha o‘xshash odamlarni o‘z ichiga oladi. Ushbu klasterlarni quyidagicha
tasavvur qilishimiz mumkin:
3-rasm. Avtomobillar grafik qurilishi
Ushbu vizualizatsiyada har bir doira ijtimoiy aloqa grafigidagi shaxsni ifodalaydi.
Ranglar odamlarga tegishli bo‘lgan klasterlarni ifodalaydi. Grafikda chambarchas
bog‘langan odamlar bir xil klasterda birlashtirilganligini ko‘rishimiz mumkin.
K-Yaqin qo‘shnilar - (KNN) odatda tasniflash va regressiya vazifalari uchun
ishlatiladigan mashinani o‘rganish algoritmidir. U ma'lum ma'lumotlar nuqtasiga o‘quv
to‘plamidagi K-eng yaqin ma'lumotlar nuqtalarini topish va berilgan ma'lumotlar
nuqtasining yorlig‘i yoki qiymatini bashorat qilish uchun ularning teglaridan (tasniflash
uchun) yoki qiymatlaridan (regressiya uchun) foydalanish orqali ishlaydi.
KNN turli domenlarga, shu jumladan VANETlarga (Vehicular Ad-hoc Networks)
qo‘llanilgan. VANET - bu simsiz tarmoqlar bo‘lib, transport vositalari bir-biri bilan va yo‘l
bo‘ylab infratuzilma bilan bog‘lanib, yo‘l harakati, yo‘l sharoitlari va boshqa tegishli
ma'lumotlar haqida ma'lumot almashadi. KNN VANET-larda transportni bashorat qilish,
marshrutni rejalashtirish va xavfsizlik kabi turli vazifalar uchun ishlatilishi mumkin.
Masalan, KNN ma'lum bir vaqtning o‘zida ma'lum bir yo‘l segmentida harakatlanish
sharoitlarini bashorat qilish uchun tarixiy trafik ma'lumotlaridan foydalangan holda
VANET-larda trafikni bashorat qilish uchun ishlatilishi mumkin. K-eng yaqin tarixiy
ma'lumotlar berilgan vaqt va joyni ko‘rsatadi, transport oqimi, tezligi va boshqa tegishli
ma'lumotlarni bashorat qilish uchun ishlatilishi mumkin.
KNN shuningdek, VANETlarda marshrutni rejalashtirish uchun K-eng yaqin yo‘llar
yoki ma'lum bir manzilga marshrutlarni topish va tarixiy trafik ma'lumotlari, yo‘l sharoitlari
va boshqa tegishli omillarga asoslangan optimal yo‘lni tavsiya qilish orqali ishlatiladi.
KNN ma'lum bir avtomobilning K-eng yaqin qo‘shnilarini aniqlash va ularning xatti-
harakatlari anomaliya yoki shubhali ekanligini tekshirish orqali VANETlarda xavfsizlik
|
| |
