Прогнозування злочинності за допомогою методу нечіткої кластеризації C-середніх

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.authorБагаутдінова М. М.
dc.contributor.authorЛунгол О. М.
dc.contributor.authorBahautdinova M. M.
dc.contributor.authorLunhol O. M.
dc.date.accessioned2025-11-04T14:24:04Z
dc.date.available2025-11-04T14:24:04Z
dc.date.issued2023
dc.descriptionБагаутдінова М. М. Прогнозування злочинності за допомогою методу нечіткої кластеризації С-середніх / М. М. Багаутдінова, О. М. Лунгол // Актуальні питання діяльності підрозділів кримінальної поліції : матеріали Всеукраїнської науково-практичної конференції (м. Кропивницький, 14 квітня 2023 року). – Кропивницький : ДонДУВС, 2023. – C. 268 – 270.
dc.description.abstractУ роботі досліджується використання методу нечіткої кластеризації C-середніх для прогнозування злочинності. Розглядаються принципи нечіткої кластеризації, де кожна точка даних може належати до кількох кластерів із певним показником приналежності, що підвищує точність аналізу у випадках перекривання даних. Аналізуються сучасні підходи до збору, фільтрації та класифікації даних, що дозволяє визначати ризики злочинної поведінки та формувати профілактичні програми. Розглянуто практичні приклади застосування методу для оцінки підліткової злочинності та регіональної криміногенної ситуації. Результати дослідження демонструють ефективність методу нечіткої кластеризації C-середніх для прогнозування злочинності, що дозволяє підвищити ефективність превентивних заходів та планування роботи правоохоронних органів. The article investigates the use of the Fuzzy C-Means clustering method for crime forecasting. It explores the principles of fuzzy clustering, where each data point can belong to multiple clusters with a membership degree, improving analysis accuracy in cases of overlapping data. Modern approaches to data collection, filtering, and classification are analyzed, enabling risk assessment of criminal behavior and the development of preventive programs. Practical examples of the method’s application for assessing juvenile delinquency and regional crime situations are discussed. The research results demonstrate the effectiveness of the Fuzzy C-Means clustering method for crime forecasting, enhancing the efficiency of preventive measures and law enforcement planning.
dc.identifier.issn12.00.08
dc.identifier.urihttps://rep.dnuvs.ukr.education/handle/123456789/4252
dc.publisherДонецький державний університет внутрішніх справ
dc.titleПрогнозування злочинності за допомогою методу нечіткої кластеризації C-середніх
dc.title.alternativeForecasting Crime Using the Fuzzy C-Means Clustering Method
Файли
Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Прогнозування злочинності за допомогою методу нечіткої кластеризації C-середніх.pdf
Розмір:
474.69 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
1.71 KB
Формат:
Item-specific license agreed to upon submission
Опис:
Завантажити
Зібрання
Матеріали наукових заходів (Materials of scientific events)