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
Вид статья
Язык русский
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 28.10.2010

  • Теория 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 19.11.2013

  • 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

  • Формирование 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 14.10.2011

  • 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

  • Механизмы 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 07.05.2009

  • Суть 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 18.06.2011

  • 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

  • Обзор 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 16.12.2015

  • История 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 14.05.2015

  • Простейшие 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 08.08.2007

  • Программа 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 15.01.2010

  • 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

  • Понятие 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 26.09.2013

  • Методы 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 01.11.2013

  • Дифференциальное 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 06.06.2013

  • Остовное 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 16.09.2013

  • Определение 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 01.04.2014

  • Математическое 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 26.05.2010

  • Определение 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

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.