Как продвинуть сайт на первые места?

Вы создали или только планируете создать свой сайт, но не знаете, как продвигать? Продвижение сайта – это не просто процесс, а целый комплекс мероприятий, направленных на увеличение его посещаемости и повышение его позиций в поисковых системах.

Ускорение продвижения

Если вам трудно попасть на первые места в поиске самостоятельно, попробуйте технологию Буст, она ускоряет продвижение в десятки раз, а первые результаты появляются уже в течение первых 7 дней. Если ни один запрос у вас не продвинется в Топ10 за месяц, то в SeoHammer за бустер вернут деньги.

Начать продвижение сайта

Сервис онлайн-записи на собственном Telegram-боте

Тот, кто работает в сфере услуг, знает — без ведения записи клиентов никуда. Мало того, что нужно видеть свое расписание, но и напоминать клиентам о визитах тоже. Нашли самый бюджетный и оптимальный вариант: сервис VisitTime.
Для новых пользователей первый месяц бесплатно.

Чат-бот для мастеров и специалистов, который упрощает ведение записей:

— Сам записывает клиентов и напоминает им о визите;
— Персонализирует скидки, чаевые, кэшбэк и предоплаты;
— Увеличивает доходимость и помогает больше зарабатывать;

Начать пользоваться сервисом

Кластеризація ключів образів

Кластеризація ключів образів здійснюється основною процедурою згортання, приведеною у розділі 2.6.1.

Для згортання ключів образів використовуємо абсолютні:

(4.24)

(4.25)

та відносні критерії згортання образів:

(4.26)

(4.27)

де a, b, c – структурні характеристики образу, w – зважені коефіцієнти, k та r – кількість ключів у відповідному кластері, N – загальна кількість ключів.

Характеристики новоутворених кластерів обчислюються за формулами (2.10) та (2.11).

Алгоритм кластеризації був застосований для класифікації образів за двома критеріями об’єднання: абсолютним та відносним. Крім цього використано набір із чотирьох різних наборів структурних властивостей:

A: IA, (MC), M (IA), D (IA), R (IA), R_i (IA)

B: IA, , , , (MC), R_i (IA)

C: PX, MC, C, CR, IA, , , , , , (PX), (MC), M (CR), D (CR), M (IA), D (IA), R (CR), R (IA), R_i (CR), R_i (IA).

D: CR, IA, R (CR), R (IA), R_i (CR), R_i (IA).

Як результат кластеризації отримано 8 дендограм (рис. 4.7 – рис. Ошибка! Источник ссылки не найден.). Кожна вузол дендограми з’єднаний із базою даних класифікованих зображень. Користувач має можливість вибрати вузол і отримати повну інформацію про зображення, розміщені на відповідному рівні дерева згортання.

а б

Рис. 4.7. Дендограми для абсолютної (а) та відносної (б) кластеризації
для 6 властивостей із набору А

Приклади вибраних вузлів (1, 2, 3, 4) з дендограм представлено на рис. 4.8. На рис. 4.8 представлено результати класифікації для чотирьох груп: динозаври, квіти, тварини (леви + слони), автобуси.

а б в г

д е є ж

Рис. 4.8. Порівняння абсолютної (а, в, д, є) та відносної (б, г, е, ж) функції подібності для наборів властивостей A (а, б), B (в, г), C (д, е), D (є, ж)

Опишемо базовий алгоритм згортання ключів образів, реалізований у ядрі ППП в класі PatternKeys у функції DoRollingUp. Даний алгоритм здійснює згортання n ключів образів за заданими параметрами: критерієм згортання, характеристичною функцією, результуючою кількістю кластерів, максимальною кількістю об’єднань на кроці, коефіцієнтом швидкості, обмеженням функції.