В результате работы было проведено аналитическое исследование методов кластеризации данных, выделены преимущества и недостатки использования данного подхода. На основе разработанной онтологической модели цифровой личности были выделены параметры и признаки жителя «умного города».

Юшков Е.Ю. (науч. рук. Тесля Н.Н.) СРАВНИТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ МЕТОДОВ КЛАСТЕРИЗАЦИИ ДЛЯ ЗАДАЧ «УМНОГО ГОРОДА» // Сборник тезисов докладов конгресса молодых ученых. Электронное издание. – СПб: Университет ИТМО, [2019]. URL: https://kmu.itmo.ru/digests/article/1013