Алгоритмы кластеризации данных
Обзор алгоритмов кластеризации, позволяющих разбить данные по группам признаков без потери точности результата. Обоснование алгоритма, результатом применения которого являются наиболее устойчивые группы данных. Задача кластерного анализа и управление им.
| Рубрика | Математика |
| Предмет | Математика |
| Вид | статья |
| Язык | русский |
| Прислал(а) | Анна |
| Дата добавления | 17.08.2018 |
| Размер файла | 45,7 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 28.10.2010Теория случайных графов, модели сетей (графы Барабаши-Альберт, Эрдеша-Реньи, Уотса-Строгатса и др.) Разработка ускоренного алгоритма калибровки больших сетей по коэффициенту кластеризации на языке Java в среде Eclipse. Анализ экспериментальных данных.
дипломная работа [2,0 M], добавлен 19.11.2013Изучение 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 24.11.2010Формирование массивов данных результатов контроля, представленных в форме матрицы. Основные статистические характеристики. Построение диаграмм. Определение коэффициентов точности технологического процесса и параметров контрольных карт, их построение.
курсовая работа [539,6 K], добавлен 14.10.2011Математические 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 14.06.2014Механизмы реализации эвристических алгоритмов муравьиной колонии. Основная идея - использование механизма положительной обратной связи, помогающего найти наилучшее приближенное решение в сложных задачах оптимизации. Области применения алгоритма муравья.
реферат [361,6 K], добавлен 07.05.2009Суть задачи коммивояжера, ее применение. Общая характеристика методов ее решения: метод полного перебора, "жадные" методы, генетические алгоритмы и их обобщения. Особенности метода ветвей и границ и определение наиболее оптимального решения задачи.
курсовая работа [393,2 K], добавлен 18.06.2011Анализ 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 29.06.2017Обзор квадратурных формул Гаусса, их определение, интегральные конструкции, примеры, четко описывающие квадратуры Гаусса. Особенности использования некоторых алгоритмов, позволяющих отследить ход решений задач, использующих квадратурные формулы Гаусса.
контрольная работа [309,6 K], добавлен 16.12.2015История слова "алгоритм", понятие, свойства, виды. Алгоритм Евклида, решето Эратосфена; математические алгоритмы при действии с числами и решении уравнений. Требования к алгоритмам: формализация входных данных, память, дискретность, детерминированность.
реферат [1,1 M], добавлен 14.05.2015Простейшие способы обработки опытных данных. Подбор параметров способом средних. Подбор параметров способом наименьших квадратов. Применение простейших способов обработки опытных данных к конкретным процессам.
дипломная работа [63,9 K], добавлен 08.08.2007Программа курса, основные понятия и формулы теории вероятностей, их обоснование и значение. Место и роль математической статистики в дисциплине. Примеры и разъяснения по решению самых распространенных задач по различным темам данных учебных дисциплин.
методичка [574,5 K], добавлен 15.01.2010Проведение 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 17.08.2014Понятие и содержание теории графов. Правила построения сетевых графиков и требования к ним. Сетевое планирование в условиях неопределенности. Теория принятия решений, используемые алгоритмы и основные принципы. Пример применения алгоритма Дейкстры.
курсовая работа [1,0 M], добавлен 26.09.2013Методы регистрации, описания и анализа статистических экспериментальных данных, получаемых в результате наблюдения массовых случайных явлений. Обзор задач математической статистики. Закон распределения случайной величины. Проверка правдоподобия гипотез.
презентация [113,3 K], добавлен 01.11.2013Дифференциальное уравнение Бесселя и его интегралы. Рекуррентные формулы для данных функций. Применение теоремы Коши к интегралу Пуассона. Некоторые применения функций Бесселя. Задача на тепловое равновесие. Дифференциальное уравнение второго порядка.
курсовая работа [4,3 M], добавлен 06.06.2013Остовное дерево связного неориентированного графа. Алгоритм создания остовного дерева, его нахождение. Сущность и главные особенности алгоритма Крускала. Порядок построения алгоритма Прима, вершина наименьшего веса. Промежуточная структура данных.
презентация [140,8 K], добавлен 16.09.2013Определение математического ожидания и среднеквадратического отклонения с целью подбора закона распределения к выборке статистических данных об отказах элементов автомобиля. Нахождения числа событий в заданном интервале; расчет значения критерия Пирсона.
контрольная работа [336,3 K], добавлен 01.04.2014Математическое моделирование и особенности задачи распределения. Обоснование и выбор метода решения. Ручное решение задачи (венгерский метод), а также с использованием компьютера. Формулировка полученного результата в сопоставлении с условием задачи.
курсовая работа [383,9 K], добавлен 26.05.2010Определение собственного вектора матрицы как результата применения линейного преобразования, задаваемого матрицей (умножения вектора на собственное число). Перечень основных действий и описание структурной схемы алгоритма метода Леверрье-Фаддеева.
презентация [55,2 K], добавлен 06.12.2011
