Группировки и кластерный анализ

Кластерный анализ как инструмент группировки объектов. Коэффициенты оценки подобия на практике. Задача кластерного анализа. Иерархические методы его применения. Проверка качества кластеризации. Методика применения основных методов кластерного анализа.

Рубрика Математика
Предмет Математическая статистика
Вид курс лекций
Язык русский
Прислал(а) incognito
Дата добавления 19.09.2017
Размер файла 209,6 K

Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже

Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.


Подобные документы

  • Классификация методов кластеризации и их характеристика. Метод горной кластеризации в Matlab. Возможная область применения кластеризации в различных предметных областях. Математическое описание метода. Пример использования метода на реальных данных.

    реферат [187,0 K], добавлен 28.10.2010

  • Методика проведения группировки объектов на основе алгоритма K-средних, используя рандомизацию исходных данных (объединенной центрированной матрицы наблюдений). Оценка требуемого числа итераций. Расчет расстояния от объектов до новых центров кластеров.

    практическая работа [195,6 K], добавлен 20.09.2011

  • Общее понятие о дисперсионном анализе, его сущность и значение. Использование INTERNET и компьютера для проведения дисперсионного анализа, особенности работы в среде MS Excel. Примеры применения однофакторного и двухфакторного дисперсионного анализа.

    курсовая работа [820,4 K], добавлен 17.02.2013

  • Подходы к оценке кредитного риска: недостатки методик Базеля II. Модели оценки: качество и прозрачность методик, структура данных. Скоринговые методики, кластерный и дискриминантный анализ, нейронные сети и дерево классификаций, data mining и регрессии.

    курсовая работа [3,3 M], добавлен 21.08.2008

  • Главная задача спектрального анализа временных рядов. Параметрические и непараметрические методы спектрального анализа. Сущность понятия "временный ряд". График оценки спектральной плотности для окна Дирихле, при центрированном случайном процессе.

    курсовая работа [332,8 K], добавлен 17.09.2009

  • Изучение основных вопросов теории графов и области ее применения на практике. Разработка алгоритма кластеризации по предельному расстоянию и построение минимального остовного дерева каждого кластера. Результаты тестирований работы данного алгоритма.

    курсовая работа [362,9 K], добавлен 24.11.2010

  • Математические методы распознавания (классификации с учителем) и прогноза. Кластеризация как поиск оптимального разбиения и покрытия. Алгоритмы распознавания и интеллектуального анализа данных. Области практического применения систем распознавания.

    учебное пособие [2,1 M], добавлен 14.06.2014

  • Проведение аналитической группировки и дисперсионного анализа данных, с целью количественно определить тесноту связи. Определение степени корреляции между группировочными признаками и вариационной зависимости переменной, обусловленной регрессией.

    контрольная работа [140,5 K], добавлен 17.08.2014

  • Функциональные и стохастические связи. Статистические методы моделирования связи. Статистическое моделирование связи методом корреляционного и регрессионного анализа. Проверка адекватности регрессионной модели.

    курсовая работа [214,6 K], добавлен 04.09.2007

  • Понятие и история развития криптографии как науки, предмет и методы ее исследования. Существующие шифры и закономерности процесса шифрования. Сравнительное описание шифров Плейфера и Тритемиуса, условия и анализ примеров их применения на практике.

    курсовая работа [66,2 K], добавлен 07.05.2016

  • Возникновение науки исследования операций и особенности применения операционных методов. Отделение формы задачи от ее содержания с помощью процесса абстракции. Классы задач. Некоторые математические методы, используемые для получения решений на моделях.

    реферат [17,7 K], добавлен 27.06.2011

  • Теоретические основы, значение, особенности и методика применения различных способов решения нестандартных задач в развитии математического мышления младших школьников. Логические задачи как средство развития математического мышления младших школьников.

    курсовая работа [180,1 K], добавлен 19.04.2010

  • Дифференциальные уравнения как математический инструмент моделирования и анализа разнообразных явлений и процессов в науке и технике. Описание математических методов решения систем дифференциальных уравнений. Методы расчета токов на участках цепи.

    курсовая работа [337,3 K], добавлен 19.09.2011

  • Общая характеристика факультативных занятий по математике, основные формы и методы проведения. Составление календарно-тематического плана факультативного курса по теме: "Применение аппарата математического анализа при решении задач с параметрами".

    курсовая работа [662,1 K], добавлен 27.09.2013

  • Дисперсионный анализ. Применение дисперсионного анализа в различных задачах и исследованиях. Дисперсионный анализ в контексте статистических методов. Векторные авторегрессии. Факторный анализ.

    курсовая работа [139,8 K], добавлен 29.05.2006

  • Преобразования подобия, их свойства. Доказательство теоремы: гомотетия есть преобразование подобия. Основные признаки подобия треугольников, решение типовых задач. Углы, вписанные в окружность. Пропорциональность отрезков хорд и секущих окружности.

    реферат [729,0 K], добавлен 02.06.2009

  • Предпосылки корреляционного анализа - математико-статистического метода выявления взаимозависимости компонентов многомерной случайной величины и оценки их связи. Точечные оценки параметров двумерного распределения. Аппроксимация уравнений регрессии.

    контрольная работа [648,3 K], добавлен 03.04.2011

  • Понятие математического анализа. Предшественники математического анализа - античный метод исчерпывания и метод неделимых. Л. Эйлер - входит в первую пятерку великих математиков всех времен и народов. Современная пятитомная "Математическая энциклопедия".

    реферат [68,3 K], добавлен 04.08.2010

  • Анализ исследований в области лечения диабета. Использование классификаторов машинного обучения для анализа данных, определение зависимостей и корреляции между переменными, значимых параметров, а также подготовка данных для анализа. Разработка модели.

    дипломная работа [256,0 K], добавлен 29.06.2017

  • Анализ роли математики в оценке количественных и пространственных взаимоотношений объектов реального мира. Трактовка и обоснование математических теорем Ферма, Ролля, Лагранжа, Коши и Лопиталя. Обзор биографии, деятельности и трудов великих математиков.

    курсовая работа [467,9 K], добавлен 08.04.2013

Работы в архивах красиво оформлены согласно требованиям ВУЗов и содержат рисунки, диаграммы, формулы и т.д.
PPT, PPTX и PDF-файлы представлены только в архивах.
Рекомендуем скачать работу.