O’zbekiston respublikasi aloqa, axborotlashtirish va telekommunikasiya texnologiyalari davlat qo`mitasi

Final Cluster Centers
Cluster 
1 
2 
3 
4 
5 
6 
7 
8 
9 
x1 
11 
12 
8 
7 
13 
15 
14 
10 
9 
Bu jadvalda 9 ta klasterga 
x
1
 
belgi bo‘yicha klasterizatsiya natijasi 
keltirilgan. 
3.3-rasm. k-means klassifakatori natijasi 

---

56 
Klasterizatsiya natijalari 1-ilova 2-jadvalda keltirilgan. 1-ustun ob‘yekt 
raqami, 2-ustun klaster raqamini bildiradi.
1.2-jadvalda klasterlar markazlari orasidagi masofalar keltirilgan, 1.3-
jadvalda esa tahlil keltirilgan. Bu tahlil faqat klasterlar markazlari orasidagi 
farqlar turlicha bo‘lganda to‘liqroq tahlilni beradi. 
1.2-jadval. Klasterlar markazlari oarsidagi masofalar 
Distances between Final Cluster Centers
Cluster 
1 
2 
3 
4 
5 
6 
7 
8 
9 
1 
1,000 
3,000 
4,000 
2,000 
4,000 
3,000 
1,000 
2,000 
2 
1,000 
4,000 
5,000 
1,000 
3,000 
2,000 
2,000 
3,000 
3 
3,000 
4,000 
1,000 
5,000 
7,000 
6,000 
2,000 
1,000 
4 
4,000 
5,000 
1,000 
6,000 
8,000 
7,000 
3,000 
2,000 
5 
2,000 
1,000 
5,000 
6,000 
2,000 
1,000 
3,000 
4,000 
6 
4,000 
3,000 
7,000 
8,000 
2,000 
1,000 
5,000 
6,000 
7 
3,000 
2,000 
6,000 
7,000 
1,000 
1,000 
4,000 
5,000 
8 
1,000 
2,000 
2,000 
3,000 
3,000 
5,000 
4,000 
1,000 
9 
2,000 
3,000 
1,000 
2,000 
4,000 
6,000 
5,000 
1,000 
Har bir klasterdagi ob‘yektlar soni quyidagi jadvalda berilgan. Demak, 
1-klasterda 101 ta ob‘yek sinflangan, 1.1-jadvalga ko‘ra u 11 yoshlilar klasteri.
1.3-jadval. Tahliliy jadval. 
Number of Cases in each 
Cluster
Cluster 
1 
101,000 
2 
108,000 
3 
92,000 
4 
58,000 
5 
112,000 
6 
48,000 
7 
109,000 
8 
106,000 
9 
127,000 
Valid 
861,000 
Missing 
,000 

---

57 
ANOVA
Cluster 
Error 
F 
Sig. 
Mean Square 
df 
Mean Square 
df 
x1 
584,333 
8 ,000 
852 
. 
. 
SPSS paketi orqali klassterizatsiya usullaridan TwoStep klassifikatori, 
Iyerarxik (aglomerativ) klasterizatsiyalar turiga mansub 7 ta usullarini tadqiq 
qilish mumkin.
3.4 
a
-rasm. Iyerarxik klasterizatsiya uslubi usullari 
Bu usullarni dendogrammalari – yani iyerarxiyasini vizuallashtirish 
imkoni mavjud.

---

58 
3.4 
b
-rasm. Neyrotarmoq usullari darchasi 
Xatto neyrotarmoq usulida ma‘lumotlarni intellektual tahlil qilish 
imkoniyati ham taqdim etilgan. 
1.2. MATLAB
 
tizimida klasterizatsiya dasturini yaratish 
MATLAB – matritsaviy laboratoriya – hozirgi vaqtga kelib hisoblash 
matematikasi, axborotni qayta ishlash, elektr asboblarni loyihalashtirish, iqtisod 
va amaliy fanning boshqa bir qator bo‘limlariga taalluqli o‘ndan ortiq hususiy 
ilovalar bilan to‘ldirilgan ilmiy-texnik hisoblashlar uchun eng rivojlangan 
dasturlash tizimidir. Shu sababli bu kodni MATLABda modellashtirish orqali
samarali natijalarga erishish mumkin[6].
3.5-rasm. MATLAB tizimining dastur yozish (taxrirlash) oyansi 
MATLAB – interpretator kabi ishlovchi hamda turli xil hisoblashlarni 

---

59 
bajarish, ma‘lumotlar tarkibini berish va axborotni grafik ko‘rinishda tasvirlash 
uchun xizmat qiladigan katta hajmli qo‘llanmalar (buyruqlar) to‘plamini o‘z 
ichiga oluvchi yuqori darajali dasturlash tizimidir. Ushbu buyruqlar tizimning 
har xil direktoriyalarida joylashgan mavzuli guruxlarga bo‘lingan. Endilikda 
tizimda 800 ga yaqin buyruq bo‘lib ulardan yarmidan ko‘pi boshlovchi 
foydalanuvchi uchun tushunarlidir. Bundan tashqari MATLAB – algoritmlarni 
tekshirish va taqribiy hisoblashlar o‘tkazishdagi mehnat harajatlarini jadal 
suratda qisqartirish imkonini beradi. MATLAB da katta hisoblashlar o‘tkazish 
imkoniyati foydalanuvchi yo‘l qo‘ya oladigan vaqt darajalariga qarab 
aniqlanadi. Tizim sonli usullarni o‘zlashtirish va qo‘llash uchun juda qulay[6]. 
MATLAB tizimida Statistics Toolbox paketi mavjud, unda klasterli 
tahlil funktsiyalari quyidagi jadvalda keltirilgan.
1.4-jadval. MATLAB tizimi Statistics Toolbox paketining 
klasterizatsiyalash funksiyalari 
Funktsiya nomi 
Vazifasi