Clustering algorithms analysis on telecommunications data

Abstract

Η μελέτη παρέχει μια ολοκληρωμένη έρευνα των τεχνικών ομαδοποίησης, αξιολογώντας την καταλληλότητά τους στα δεδομένα τηλεπικοινωνιών. Αναλύει την επεκτασιμότητα κάθε αλγορίθμου, την ευαισθησία σε παραμέτρους, στον θόρυβο και τον χειρισμό ακραίων τιμών, την ποιότητα ομαδοποίησης, την ερμηνευτικότητα και την υπολογιστική απόδοση. Η έρευνα περιλαμβάνει επίσης πρακτικές εφαρμογές σε δεδομένα τηλεπικοινωνιών, αξιολογώντας την αποτελεσματικότητα και την απόδοση των επιλεγμένων αλγορίθμων. Αυτή η εργασία στοχεύει στο να βελτιώσει την κατανόηση των μεθοδολογιών ομαδοποίησης και να υποστηρίξει αποφάσεις που βασίζονται σε δεδομένα στον κλάδο των τηλεπικοινωνιών, τονίζοντας τις δυνατότητες βελτιστοποίησης.

The study provides a comprehensive survey of clustering techniques, including partitioning, hierarchical, density-based, grid-based, and model-based methods, assessing their suitability for telecommunications data. It analyzes each algorithm's scalability, sensitivity to parameters, noise and outlier handling, clustering quality, interpretability, and computational efficiency. The research also includes practical applications on telecommunications datasets to demonstrate the effectiveness and performance of selected algorithms. This work aims to enhance the understanding of clustering methodologies and support data-driven decision-making processes in the telecommunications industry, highlighting the potential for optimizing network operations, improving customer segmentation, and detecting fraud through advanced data analysis techniques.